capacidade institucional das estruturas ......divisão geoespacial do estado de minas gerais em...

DOUGLAS GOMES MARTINS

CAPACIDADE INSTITUCIONAL DAS ESTRUTURAS ADMINISTRATIVAS MUNICIPAIS DE MINAS GERAIS: PERSPECTIVAS E ANÁLISE GEOESPACIAL

Dissertação apresentada à Universidade Federal de Viçosa, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Administração, para obtenção do título de Magister Scientiae.

VIÇOSA MINAS GERAIS – BRASIL

2019

ii

AGRADECIMENTOS

Agradeço a Deus pelo dom da perseverança. Agradeço a meus pais (Brígida Maria Gomes Martins e José Isidoro Martins) pelo apoio incondicional. Agradeço aos meus irmãos

(Agetrina Rodrigues, Diogo Gomes Martins e Isadora Caroline Martins) por me ajudarem e agradeço ao meu Orientador (Gustavo Bastos Braga) por me acudir e me orientar.

iii

SUMÁRIO LISTA DE TABELAS .......................................................................................................... vi

LISTA DE FIGURAS .......................................................................................................... vii

LISTA DE QUADROS ....................................................................................................... viii

RESUMO ............................................................................................................................. ix

ABSTRACT .......................................................................................................................... x

APRESENTAÇÃO DA DISSERTAÇÃO ............................................................................. xi

INTRODUÇÃO GERAL ....................................................................................................... 1

REFERÊNCIAS .................................................................................................................... 3

ARTIGO I

O Estado da Arte dos estudos sobre Capacidade institucional ................................................. 4

1 INTRODUÇÃO .................................................................................................................. 4

2 REFERENCIAL TEÓRICO ................................................................................................ 6

2.1 A relevância da revisão sistemática sobre a CI ............................................................ 6

3 METODOLOGIA ............................................................................................................... 7

3.1 Operacionalização ...................................................................................................... 8

3.2 Registro dos Passos .................................................................................................... 9

3.3 Operacionalização Classificação Hierárquica descendente ........................................ 10

3.3 Operacionalização Análise de Redes......................................................................... 11

3.3 Operacionalização Árvore Interativa de Palavras ...................................................... 12

4 RESULTADOS E DISCUSSÕES ..................................................................................... 13

4.1 Descrição dos Dados ................................................................................................ 13

4.2 Classificação Hierárquica Descendente..................................................................... 15

4.3 Análise de Redes ...................................................................................................... 20

iv

4.3 Árvore de Palavras ................................................................................................... 23

5 CONCLUSÃO .................................................................................................................. 26

REFERÊNCIAS .................................................................................................................. 27

ARTIGO II

A Capacidade Institucional das Estruturas Administrativas Municipais de Minas Gerais ...... 33

1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................ 33

2 REFERENCIAL TEÓRICO .............................................................................................. 35

2.1 Uma Breve Revisão do Conceito de CI ..................................................................... 36

2.2 Uma Breve Contextualização do Arcabouço Institucional Brasileiro......................... 36

2.3 As Medidas de desempenho e a CI ........................................................................... 38

3 METODOLOGIA ............................................................................................................. 40

3.1 Delimitação da Coleta da Amostra ............................................................................ 41

3.2 Dimensões da CI ...................................................................................................... 41

3.3 Construção do Indicador de CI ................................................................................. 42


4.1 Cálculo do Subíndice: Dimensão Administrativa ...................................................... 45

4.2 Cálculo do Subíndice: Dimensão Pilítica .................................................................. 47

4.3 Cálculo do Subíndice: Dimensão Fiscal .................................................................... 50

4.4 Estatísticas do Índice de Capacidade Institucional .................................................... 52

4.5 Aplicação do ICI em Minas Gerais ........................................................................... 54

5 CONCLUSÃO .................................................................................................................. 57

REFERÊNCIAS .................................................................................................................. 58

ARTIGO III

Análise Espacial do Índice de Capacidade Institucional das Prefeituras de Minas Gerais ...... 64

1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................ 64

2 REFERENCIAL TEÓRICO .............................................................................................. 66

2.1 Uma breve contextualização do Arcabouço Institucional Brasileiro .......................... 66

v

2.2 As reformas de descentralização e a CI dos governos ............................................... 68

2.3 Análise da Estrutura Geoespacial da CI .................................................................... 70

3 METODOLOGIA ............................................................................................................. 71

3.1 Índice de Capadidade Institucional ........................................................................... 72

3.1 Construção do Indicador de Capacidade Institucional .............................................. 73

3.3 Cálculo da Autocorrelação Espacial – Índice de Moran Global ................................ 76

3.4 Autocorrelação Espacial Local (LISA) .................................................................... 77


4.1 ANÁLISE GEOESPACIAL (LISA) – Dimensão Administrativa.............................. 80

4.2 ANÁLISE GEOESPACIAL (LISA) – Dimensão Política ......................................... 82

4.3 ANÁLISE GEOESPACIAL (LISA) – Dimensão Fiscal ........................................... 83

4.4 ANÁLISE GEOESPACIAL (LISA) do ICI-MG ....................................................... 85

5 CONCLUSÃO .................................................................................................................. 87

REFERÊNCIAS .................................................................................................................. 88

CONCLUSÃO GERAL ....................................................................................................... 94

APÊNDICE A...................................................................................................................... 98

APÊNDICE B ...................................................................................................................... 99

vi

LISTA DE TABELAS

ARTIGO I - O Estado da Arte da Capacidade Institucional

TABELA 1 - Análise de abordagens nos estudos sobre a CI ................................................ 14

TABELA 2 – Rótulos da Rede ............................................................................................ 22

ARTIGO II - A Capacidade Institucional das Estruturas administrativas de Minas Gerais

TABELA 1 - Balizadores dos subíndices ............................................................................ 44

TABELA 2 - AED do Índice de Capacidade Institucional ................................................... 53

TABELA 3 - Legenda de Classificação do ICI .................................................................... 55

ARTIGO III - Análise Espacial do Índice de Capacidade Institucional nas prefeituras de Minas Gerais

TABELA 1 - Balizadores dos subíndices ............................................................................ 73

TABELA 2 - Valor do Índice de Moran .............................................................................. 80

vii

LISTA DE FIGURAS


FIGURA 1 - Número de Publicações sobre a CI de 2008 a 2018 ......................................... 14

FIGURA 2 - Classificação Hierárquica Descendente ........................................................... 16

FIGURA 3 - Análise de Rede dos Autores .......................................................................... 21

FIGURA 4 - Arvore de Palavras Interativa .......................................................................... 24


FIGURA 1 - Exemplo para Calculo de índices ................................................................... 44

FIGURA 2 - Dimensão Administrativa ............................................................................... 46

FIGURA 3 - Dimensão Política ........................................................................................... 49

FIGURA 4 - Estrutura do IFGF ........................................................................................... 50

FIGURA 5 - Dimensão Fiscal ............................................................................................. 51

FIGURA 6 - Aplicação do Índice de Capacidade Institucional ........................................... 54

FIGURA 7 - Disparidades vizinhas ..................................................................................... 56


FIGURA 1 - Exemplo para o Calculo de Índices .................................................................. 73

FIGURA 2 - Diagrama de Moran ........................................................................................ 78

FIGURA 3 - Lisa (ICI-ADMINITRATIVO) ....................................................................... 81

FIGURA 4 - Lisa (ICI-POLÍTICO) ..................................................................................... 83

FIGURA 5 - Lisa (ICI-FISCAL) ......................................................................................... 84

FIGURA 6 - Lisa (ICI-Índice de Capacidade Institucional) ................................................. 86

viii

LISTA DE QUADROS


QUADRO 1 - Operacionalização da Revisão Integrativa ....................................................... 9

QUADRO 2 - Estruturas de dados do Pajek ........................................................................ 12


QUADRO 1 - Fundamentação Teórica das Dimensões da CI ............................................. 39


QUADRO 1 - Fórmulas Gerais ............................................................................................ 74

ix

RESUMO

MARTINS, Douglas Gomes, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, fevereiro de 2019. Capacidade institucional das estruturas administrativas municipais de Minas Gerais: perspectivas e análise geoespacial. Orientador: Gustavo Bastos Braga. O intuito deste trabalho foi verificar em que medida as estruturas administrativas municipais

são capazes de alcançar, com eficiência, os objetivos públicos pretendidos, ou seja, qual o

nível de capacidade institucional das prefeituras municipais de Minas Gerais. Por objetivos

públicos compreende-se a diferença entre a situação ideal a ser perseguida pelos entes

municipais e a situação atual. Para tanto, essa pesquisa se valeu de uma extensa revisão

integrativa de literatura de modo a abarcar as múltiplas dimensões que envolvem a temática

da capacidade institucional. A temática estudada se mostra relevante devido o crescente

número de trabalhos acadêmicos, não somente no Brasil como também no exterior, e também

pelos decretos e políticas governamentais que visaram o fortalecimento da capacidade

institucional dos governos. Logo, vislumbrando conhecer melhor a realidade das instituições

públicas municipais no que se refere à capacidade institucional, este trabalho se empenhou em

usar tanto os métodos quantitativos quanto os qualitativos, considerando as literaturas

nacional e internacional e se valendo de dados secundários de diversas bases governamentais.

Entre os principais resultados, destacam-se: a desagregação do conceito de capacidade

institucional em suas dimensões constitutivas; a elaboração do índice de capacidade

institucional, que possibilitou exame da capacidade institucional dos municípios mineiros e a

divisão geoespacial do estado de Minas Gerais em grupos, elucidando onde se encontram as

melhores e piores estruturas municipais, de modo a definir áreas prioritárias para a

intervenção governamental. A partir das análises, foi possível constatar que a existência de

disparidades na capacidade institucional das estruturas administrativas, situação corroborada

pelo fenômeno da autocorrelação e heterogeneidade espacial da capacidade institucional das

prefeituras de Minas Gerais. Ademais, mesmo nos municípios com maior grau de capacidade

institucional, é importante a compreensão dos aspectos que motivam esse contexto, além da

compreensão dos principais obstáculos ao fortalecimento da capacidade institucional dos

municípios com os piores escores.

x

ABSTRACT

MARTINS, Douglas Gomes, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, February, 2019. Institutional capacity of Minas Gerais administrative structures: perspectives and geospatial analysis. Advisor: Gustavo Bastos Braga.

The purpose of this study was to verify the extent to which municipal administrative

structures are able to efficiently achieve the desired public objectives, that is, the level of

institutional capacity of municipal governments in Minas Gerais. For public purposes it is

understood the difference between the ideal situation to be pursued by the municipal entities

and the current situation. In order, this research used an extensive literature review to cover

the multiple dimensions of institutional capacity. The subject studied is relevant due to the

growing number of academic papers, not only in Brazil but also abroad, as well as

government decrees and policies aimed at strengthening the institutional capacity of

governments. Therefore, in order to better understand the reality of municipal public

institutions in terms of institutional capacity, this work has endeavored to use both

quantitative and qualitative methods, considering national and international literature and

using secondary data from various governmental bases. Among the main results, the

following stand out: the disintegration of the concept of institutional capacity in its

constitutive dimensions; the elaboration of an index that made it possible to examine the

institutional capacity of the Minas Gerais municipalities and the spatial division of the state of

Minas Gerais in groups, elucidating where the best and worst municipal structures are located,

in order to define priority areas for governmental intervention. From the analyzes, it was

possible to verify that the existence of disparities in the institutional capacity of the

administrative structures, corroborated by the autocorrelation and spatial heterogeneity of the

institutional capacity of the prefectures of Minas Gerais. In addition, even in municipalities

with a higher institutional capacity level, it is important to understand the aspects that

motivate this context, as well as the main obstacles to strengthening municipalities with the

worst scores.

xi

APRESENTAÇÃO DA DISSERTAÇÃO

A presente dissertação é composta por três artigos inéditos relacionados à temática da Administração Pública, de modo a enfatizar a análise da capacidade institucional das prefeituras municipais:

O Estado da Arte da Capacidade Institucional

A Capacidade Institucional das Estruturas administrativas de Minas Gerais

Análise Espacial do Índice de Capacidade Institucional nas prefeituras de Minas Gerais

1

INTRODUÇÃO GERAL:

Desde o final do século XX ocorreram significativas transformações no cenário

institucional brasileiro, uma nova constituição foi elaborada, os preceitos democráticos se

consolidaram e reformas foram empreendidas com a finalidade de tornar a administração

pública nacional menos centralizada, mais eficiente e transparente (VELOSO et al., 2011).

Nesse contexto de transformações a figura dos governos municipais ganhou relevância

tanto nas atividades em que a União teve sua capacidade financeira reduzida, a partir da

descentralização fiscal, quanto nas atividades relacionadas ao aumento da capacidade

institucional dos governos municipais, a partir da sua responsabilização no provimento de

bens e serviços públicos ou na elaboração e implementação de políticas públicas num âmbito

local (AFONSO e JUNQUEIRA, 2009).

Com efeito, diversos estudos demonstraram que a adoção da estrutura federalista de

governo, a partir da Constituição Federal de 1988, possibilitou aos entes subnacionais

(estados e municípios) maior autonomia, atribuições e responsabilidades, de modo a

influenciar a capacidade institucional (CI) dos governos subnacionais (GOMES, 2009).

Lubambo e Coutinho (2004), por exemplo, destacaram que a adoção da estrutura

federalista influenciou a CI dos governos subnacionais, no grau de governabilidade, por meio

da promoção dos canais participativos, da transparência das ações governamentais, do

empreendimento de ações políticas descentralizadas, da construção de arranjos institucionais e

políticas cooperativas. Por outro lado, o estudo de Cruz et al. (2011), associou a influência da

estrutura federalista na CI dos entes subnacionais nos seguintes eixos, a saber: finanças;

tecnologia da informação; capital e infraestrutura.

O conceito de capacidade institucional é compreendido como o conjunto de

capacidades, habilidades e recursos que as instituições possuem para atingir, eficientemente,

seus objetivos (PAINTER e PIERRE, 2005; HUERTA, 2008). Contudo, apesar do caráter

inteligível que envolve esse conceito, ele não é diretamente observável porque se trata de um

efeito causal entre as ações que são adotadas pelos tomadores de decisão (policy makers) e os

resultados pretendidos (LINDVALL e TEORELL, 2016).

Essa constatação é corroborada por Mizrahi (2004) ao constatar que o conceito de CI

tem sido objeto de análise de vários pesquisadores a partir de diferentes perspectivas e rótulos,

além do fato de que as distintas formas vistas na academia para analisar e avaliar a CI não são

consensuais.

2

Em presença das novas responsabilidades e atribuições a que estão sujeitas as gestões

municipais é inteligível a expectativa, tanto da profissionalização da gestão dos municípios

quanto da necessidade de institucionalização de mecanismos controle do governo central e da

população civil, decorrentes do aumento da capacidade institucional dos governos municipais.

Diante desse cenário faz-se imprescindível uma melhor compreensão desse conceito.

Para tanto, objetivou-se, num primeiro momento, realizar uma revisão integrativa da literatura

brasileira sobre essa temática, de modo a agregar conhecimentos e reunir saberes sobre o

tema. Numa etapa posterior, foi pretensão deste estudo construir de uma medida de

desempenho de CI, na expectativa de explicar os fatores determinantes do comportamento das

estruturas administrativas municipais de Minas Gerais. Por fim, vislumbrou-se compreender

como a CI se organiza no espaço, a partir da sua análise espacial.

Vale ressaltar que a opção dos municípios como unidade de análise tem como

vantagem possibilitar a comparação, com ampla capacidade de generalização. O que também

é facilitado na medida em que as dimensões da CI analisadas são alvo da atuação de todos os

governos municipais.

O foco desta dissertação consiste em avançar empiricamente nos estudos sobre a

capacidade institucional, tendo como diretriz as seguintes inquietações: qual o atual estado da

arte dos estudos sobre a capacidade institucional na academia brasileira? É possível construir

de uma medida de desempenho que compreenda as diferentes perspectivas que envolvem o

conceito de capacidade institucional? Como a CI se organiza espacialmente em Minas Gerais?

Dessa forma, o objetivo geral desta pesquisa consistiu em avançar empiricamente nos

estudos sobre a CI e, ao mesmo tempo, examinar as distintas características do contexto

municipal que afetam o fortalecimento institucional dessas estruturas administrativas. No

intuito de alcançar o objetivo proposto, efetuou-se um recorte analítico tomando como espaço

de análise os municípios pertencentes ao estado de Minas Gerais.

Este é o maior estado do Brasil em número de municípios, 853 no total. No entanto,

ele também apresenta como característica marcante a presença de disparidades regionais. Em

adição, observa-se um elevado número municípios de pequeno porte, com até 20 mil

habitantes, 675 (79,13%). Ao passo que, apenas 29 municípios (3,4%) possuem mais 100 mil

habitantes (IBGE, 2010).

Essa pesquisa se valerá de uma abordagem de pesquisa mista, isto é, qualitativa e

quantitativa. Logo, considera-se que disponibilidade de um sistema amplo de indicadores

relevantes, válidos e confiáveis certamente potencializa as chances de sucesso do processo de

3

formulação e implementação de políticas públicas, na medida em que permite, em tese,

diagnósticos político-sociais, monitoramento de ações e avaliações de resultados, de forma

mais abrangente e que sejam respaldados tecnicamente. Pelo fato dessa pesquisa apresentar-se

como exploratória, uma vez que uso do conceito de capacidade institucional, ainda pouco

testado na literatura brasileira, é relevante lembrar que seus achados são proxies sobre as

possibilidades de implementação de eventuais políticas públicas.

REFERÊNCIAS

AFONSO, J. R.; JUNQUEIRA, G. G. Investimento público no Brasil é mais municipal que

federal. Revista de Administração Municipal, ano 55, n. 272,p. 18-25, 2009.

CRUZ, M. C. M. T. et al. Gestão pública no estado de São Paulo: elementos para um olhar

analítico. In: VELOSO, J. F. A. et al. (Orgs.). Gestão municipal no Brasil: um retrato das

prefeituras. Brasília, DF: Ipea, p.87-140, 2011

GOMES, S. Políticas Nacionais e Implementação Subnacional: Uma Revisão da

Descentralização Pós-Fundef. Revistas de Ciências Sociais, v. 52, n. 3, p. 659–690, 20 09.

HUERTA, R. A. Una ruta metodológica para evaluar la capacidad institucional. Política y

Cultura , v. 30, p. 119–134, 2008.

IBGE. Banco de Dados Agregados. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, n.d.

Disponivel em: <http://www.sidra.ibge.gov.br/>

LINDVALL, J.; TEORELL, J. State Capacity as Power: A Conceptual Framework. Lund:

department of political Science, v. 16, n. 1, 2016.

LUBAMBO, C. W.; COUTINHO, H. G. Conselhos gestores e o processo de descentralização.

São paulo em Perspectiva, v. 18, n. 4, p. 62–72, 2004.

MIZRAHI, Y. Capacity enhancement indicator: review of the literature.

Washington, DC: World Bank Institute, 2004

PAINTER, M.; PIERRE, J. Unpacking Policy Capacity: issues and themes. In: PAINTER,

Martin; PIERRE, Jon. Challenges to State Policy Capacity. New York: Palgrave Macmillan,

2005. p. 1-18.

VELOSO, J. F. A. et al. Uma visão inicial dos subsistemas da gestão pública municipal. In:

VELOSO, J. F. A. et al (Orgs.). Gestão municipal no Brasil: um retrato das prefeituras.

Brasília, DF: Ipea, 2011. 11-40.

4

ARTIGO 1 O Estado da Arte dos estudos sobre Capacidade institucional

RESUMO:

Genericamente, a capacidade institucional dos governos é compreendida como o conjunto de

capacidades que as instituições possuem para a consecução dos objetivos públicos. Contudo,

as conceituações presentes na literatura mostram uma grande variação. Nosso objetivo

consistiu na desagregação do constructo, capacidade institucional, em suas dimensões

constitutivas. A busca de variáveis (proxies) que estejam atinentes ao contexto brasileiro e

que permitam, empiricamente, a mensuração e operacionalização da capacidade institucional

se deu mediante extensa revisão de literatura a partir de três perspectivas: A análise de rede de

autores evidenciou a existência de “limitadores” do conceito estudado. Com base na

classificação hierárquica descendente, a revisão integrativa de literatura evidenciou as

dimensões essenciais para o exame da capacidade institucional no contexto brasileiro. A

técnica de árvore de palavras forneceu a visualização das conexões identificadas entre a

palavra-chave, capacidade institucional e todo o corpus textual. Conclui-se que é possível

avançar empiricamente nos estudos sobre a capacidade institucional, a partir do exame das

dimensões: fiscal; administrativa e política, dos governos.

Palavras-chave: Capacidade Institucional, Revisão Sistemática, Classificação Hierárquica

Descendente, Análise de Redes, Árvore de Palavras

1 INTRODUÇÃO:

Quando o interesse em se estudar o Estado, como ator ou instituição, foi destacado a

partir de um amplo número de publicações acadêmicas, nos mais diversos campos de

conhecimento, a temática da capacidade institucional (CI) ganhou relevância. Na América

Latina, os incipientes estudos sobre a CI estiveram intimamente relacionados à segunda

geração de reformas do Estado, na década de 90, e foram pautados pelos princípios que

norteiam o modelo de administração gerencial, inspiração dessas reformas (SKOPOL, 1985;

HUERTA, 2008).

No entanto, as evidências acadêmicas sugerem que o conceito capacidade

institucional surgiu na década de 80 com base na análise dos organismos internacionais de

financiamento (a exemplo do Banco Mundial) da eficiência de alguns países em aplicar,

eficientemente, os investimentos concedidos por essas instituições internacionais de

5

financiamento. Logo, o conceito de CI se associou, num primeiro momento, às concepções de

técnicas de reengenharia organizacional com enfoque nas estruturas internas das organizações

(LESSIK e MECHINER, 2000; MIZRAHI, 2004; HUERTA 2008).

Conforme Mizrahi (2004) mesmo que o conceito de CI tenha ganhado a atenção de

governos e da academia científica ainda existe pouca concordância sobre como definir,

operacionalizar, mensurar e aprimorar a CI, devido à abrangência que esse conceito possui.

Em adição a esse cenário, ressalta-se a multiplicidade de conceituações e metodologias de

mensuração que incidem sobre os estudos que envolvem a capacidade institucional

(CINGOLANI, 2013).

Essa constatação é corroborada a partir da análise dos trabalhos nacionais que

abordam o tema da capacidade institucional, Lubambo e Coutinho (2004), Veloso et

al.(2011). De fato, respectivamente, a depender do estudo a CI é associada: ao grau de

governabilidade dos governos (pela da promoção dos canais participativos; da transparência

das ações governamentais; etc.); a capacidade de gestão (priorizando os eixos de: finanças;

capital e infraestrutura; pessoas e tecnologia da informação); e a atuação do Estado (na

definição e implementação de estratégias de desenvolvimento ou transformação da realidade

econômica).

Destarte, o desenvolvimento deste artigo visou responder as seguintes inquietações:

qual é o atual estado da arte dos estudos sobre a capacidade institucional na academia

brasileira? É possível avançar empiricamente nos estudos sobre a capacidade institucional de

modo a compreender quais são os principais elementos constitutivos que podem influenciá-la?

O objetivo deste estudo consiste no aprofundamento do conceito de capacidade

institucional, de modo a identificar como esse conceito foi abordado pela produção científica

de artigos no Brasil, no âmbito da administração pública, nos últimos dez anos, isto é, de 2008

a 2018.

Esse processo será alcançado por intermédio da revisão integrativa da literatura

brasileira sobre a CI, de modo a agregar conhecimentos e reunir saberes sobre o tema

(KITCHENHAM et al.,2010).

O processo de revisão sistemática contou com o auxílio dos softwares de análise

lexográfica e análise de redes — Iramuteq, Maxqda e Pajek — dessa forma, a análise

lexográfica possibilitou a subdivisão do constructo de CI em suas partes constitutivas, de

modo a evidenciar as variáveis (proxies), que estejam atinentes ao contexto brasileiro e que

permitam, empiricamente, sua mensuração e operacionalização. A análise das redes de

6

autores visou evidenciar o estado da arte e a existência de eventuais pesquisadores(as)

referências nos estudos sobre a capacidade institucional, além da possibilidade de verificação

de conexões entre os referenciais bibliográficos dos artigos selecionados para a revisão

integrativa e a técnica árvore de palavras interativa forneceu a visualização das conexões

identificadas entre a palavra-chave, capacidade institucional e todo o corpus textual.

O artigo está organizado da seguinte forma. Após essa introdução, o texto desenvolve

uma breve discussão teórico-conceitual sobre o escopo da revisão sistemática de literatura. A

seção três descreve as metodologias propostas e a operacionalização da revisão integrativa

sobre a CI. Os resultados são discutidos na seção quatro. O artigo encerra com as conclusões

e implicações práticas dessa pesquisa.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 - A relevância da revisão sistemática sobre o CI

O crescente emprego de métodos de investigação denominados de “revisão

sistemática" ou “revisão integrativa” de literatura traz a tona a necessidade de ordenar toda a

literatura produzida por um, ou mais, campos de conhecimento sobre uma temática específica.

Nesse sentido, embora não exista uma definição universalmente aceita sobre a revisão

sistemática de literatura, é consensual que a característica mais marcante desse método é a

possibilidade de uma visão geral sobre um tópico, reconhecidamente amplo (PETERSON et

al., 2016).

Logo, o processo de mapeamento e estruturação de informações, propiciado pela

revisão sistemática de literatura, demonstram o atual estado da arte e elucidam a existência de

lacunas de conhecimento sobre um determinado tema, contribuindo para posteriores

investigações científicas.

Complementarmente, Ramos et al.(2014), salientam que devido o crescente número de

indivíduos a se beneficiar de um amplo conjunto de recursos disponíveis no ambiente virtual,

se torna cada vez mais complexa a atividade de seleção e de valoração do que é, ou não,

cientificamente relevante. Por este motivo a revisão sistemática de literatura serve como um

facilitador, como um importante instrumento agregador de conhecimentos, de modo a auxiliar

o alcance do escopo desse estudo, ou seja, a compreensão da estrutura teórica-conceitual da

temática da CI na academia nacional.

A importância do mapeamento teórico dos estudos da capacidade institucional se

relaciona à necessidade de se compreender o atual estado da arte desse conceito na academia

7

brasileira, uma vez que o conceito da CI se originou com uma visão limitada ao aparato

organizacional, aos aspectos técnico-administrativos e a estrutura interna de organizações

públicas e privadas. Logo, com o aumento das atribuições e complexidade das organizações a

temática da capacidade institucional se tornou mais abrangente e subjetiva.

Desta forma, Lessik e Michener (2000) ressalvam que a análise da CI depende

fortemente da percepção individual, julgamento e interpretação dos estudiosos, dificultando a

consolidação do um arcabouço teórico e da instrumentalização de metodologias para a análise

e mensuração da capacidade institucional em diferentes contextos de pesquisas.

Para DeRouen et. al. (2010) o conceito de CI é um termo que tem sido usado

extensivamente, mas muitas vezes sem uma definição. De acordo com Addison (2009), existe

uma multiplicidade de perspectivas envolvendo a temática da CI que necessitam ser

superadas.

Portanto, faz-se importante o mapeamento teórico da CI, primeiramente no contexto

nacional, tendo em vista proporcionar ao campo científico da administração pública

importantes subsídios teóricos.

3 METODOLOGIA

A presente pesquisa se constitui em um trabalho descritivo de abordagem mista, isto é,

qualitativa e quantitativa, porque se propõe descrever um fenômeno (capacidade institucional)

a partir do exame dos estudos realizados sobre a capacidade institucional na academia

científica. Para tanto, essa pesquisa empregou testes estatísticos para quantificar todo o

material verbal coletado e extrair dele suas unidades de sentido (CAMARGO e JUSTO,

2013).

Segundo Rumrill et al. (2010) e Silva et al. (2016) o processo de revisão sistemática,

ou integrativa, constitui uma forma preliminar de investigação que intenciona, identificar;

avaliar e interpretar toda a pesquisa relevante de um tema em particular, de modo a

proporcionar a síntese do conhecimento produzido e fornecer subsídios para o campo

científico, auxiliando a formulação de questões e propostas para pesquisas posteriores. Para a

realização desses propósitos essa revisão integrativa foi operacionalizada com o auxilio dos

softwares: Iramuteq, Pajek e Maxqda.

O Iramuteq trata-se de um software livre que permite a realização de análises

estatísticas de material verbal transcrito. Esse software auxilia a análise lexográfica de um

8

determinado conjunto “corpus” de palavras e traduz a essência dos textos selecionados por

meio da classificação hierárquica descendente (CHD), possibilitando a descrição,

classificação e interpretação das palavras, com base nas diretrizes da análise de conteúdo

(RATINAUD e MARCHAND, 2012; CAMARGO e JUSTO, 2013).

O Pajek também é um software livre, e sua finalidade consiste na análise e

visualização de redes. Suas principais contribuições se relacionam à possibilidade de análise

de grandes redes sociais e do emprego de algoritmos que facilitam a representação gráfica de

matrizes de dados, de modo a auxiliar a interpretação das redes sociais de forma integrada

(MOLINA, 2002).

A ferramenta, árvore de palavras, presente no software MAXQDA permite ao

pesquisador analisar como determinadas palavras, ou locuções, são usadas em frases ou

discursos dentro de um corpus textual. Assim, a árvore de palavras fornece a visualização das

conexões identificadas entre a palavra-chave, capacidade institucional, e todo o corpus textual

selecionado para análise, por meio de um sistema de ramificações (WATTENBERG e

VIÉGAS, 2008).

Para elucidar o atual estado da arte e avançar empiricamente nos estudos sobre a

capacidade institucional fez-se necessário a compreensão dos artigos que compõem a temática

da capacidade institucional. Portanto, se justificam o uso de ferramentas que auxiliam o

processo de revisão integrativa, de modo a possibilitar a exploração dos dados e informações

num âmbito mais amplo (LEVY e ELLIS, 2006). Em adição a esses fatores, ressalta-se que os

softwares não impõem uma abordagem metodológica, pelo contrário, são uma ferramenta

complementar, por isso cabe ao pesquisador a seleção e aplicação das diferentes estratégias

que nortearão seus estudos (SAILLARD, 2011).

3.1 - Operacionalização

Os procedimentos adotados nesta revisão sistemática de literatura seguiram as

orientações sugeridas por Ramos et al., (2009),( Quadro 1).

9

O modelo proposto por Ramos et al. (2009) reforça a necessidade de se realizar a

revisão integativa por meio de sete etapas. Nessa perspectiva são contemplados o

planejamento, execução e análise dos resultados

3.2 - Registro dos passos

A etapa de coleta dos artigos sobre CI foi realizada no período compreendido entre

Janeiro de 2018 até Março de 2018. Nesse intervalo foram examinados 102 artigos com

potencial de análise. Destes, 31 foram selecionados e tiveram os seus dados extraídos e

analisados, de acordo com as recomendações previstas no protocolo de operacionalização

(Apêndice A).

A opção pela fonte de busca (indexador), PERIÓDICOS CAPES, se deveu a diversos

fatores, dentre os quais se destacam: a facilidade de acesso à informação científica via

internet; a possibilidade de acesso a conhecimento atualizado; a inclusão dos principais

periódicos (bases) no âmbito da administração pública em seu acervo online.

A opção pelos estratos que compreendem o qualis (B2 até A1) se deu pelo fato de eles

serem considerados os estratos mais relevantes da qualidade da produção intelectual dos

objetivos

• investigar a produção científica ( o estadoda arte) da academia brasileira sobre a temáticadaCapacidade institucional, sintetizar informações, contribuir com formulação de questões e propostaspara pesquisas posteriores e avançar empíricamente nos estudos sobre a Capacidade Institucional.

palavras-chave

• "capacidade institucional"

fontes de busca

• todasasbases de dados contidasno PERIÓDICOS CAPES que estejamno âmbitoda administração pública

Critérios de inclusão

• Só serão selecionadosos artigos publicados, quese encaixemna temática de verificação proposta(CI), com um qualis igual ou superior à B2 e dentro do marco temporal definido para a revisão,ouseja, artigos compreendidos entre o períodos de Janeiro de 2008atémarço de 2018.

Critérios de exclusão

• Artigos quenão estejamno qualisestipulado, artigos anterioresaomarco temporal definido, artigosfora do âmbito da administração pública, que não possuam "resumo" e que não estejam transcritosemlingua portuguesa.

Resultados • (CHD), análise de redes e análise textual.

tTratamento

dos dados

• registro dos passos, analisar e descrever criticamente os resultados com ajuda dos sofwares Iramuteq, Pajek e Maxqda.

Quadro 1 - Operacionalização da revisão integrativa

Fonte: elaboração própria.

10

programas de pós-graduação no Brasil (CAPES,2018). Ademais, Pedroso e Pilatti (2009)

ressaltam que os trabalhos compreendidos nos estrados B2 até A1 (Classificação de

Periódicos CAPES para a administração Quadriênio 2013-2016 ), podem ser considerados

como proxy de relevância e abrangência.

O critério de inclusão de artigos transcritos na língua portuguesa se relacionou, num

primeiro momento, a proposta de avaliação da produção científica nacional sobre a temática

da CI e, num segundo momento, a impossibilidade dos softwares de analisarem um mesmo

corpus textual com línguas diferentes.

3.3 - Operacionalização Classificação Hierárquica Descendente

Para a exploração e análise dos dados, todo o material incluído foi transformado, de

modo que estivessem compatibilizados ao software Iramuteq versão 0.7, alpha 2. Para tanto,

os segmentos de textos selecionados foram ligados a um único arquivo, denominado corpus

textual. Cada artigo foi identificado por uma linha de comando que demarcou as

características que seriam o escopo da “análise estatística textual”. Vale ressaltar que o corpus

textual foi composto pelos resumos e introduções de todos os artigos que atenderam as

especificações da revisão de literatura.

Também é importante ressalvar a necessidade de alterações no corpus textual para a

otimização da análise do software. A título de exemplo, se desatacam os termos que se

referiam a – municípios – que foram padronizados como – município – tanto as palavras no

plural como no singular, além de outras palavras com significados similares, tais como:

(municipal, municipais, etc.). Outras adequações semelhantes foram feitas no corpus textual,

para manter a qualidade das análises, sem prejuízo no sentido dos textos.

Com base nos estudos de: Azevedo e Miranda (2012) e Silva et al. (2016), empregou-

se os seguinte métodos de análise:

A) Análise lexical clássica: Essas interfaces realizam o processo de lematização das

palavras, ou seja, se faz a classificação das formas reduzidas de algumas palavras,

por exemplo: criação, criativo, criacionismo, que serão classificados como ‘criar’.

No entanto, cada palavra é classificada de acordo com seu tipo gramatical. Após

essa etapa, foi realizada a análise das frequências e teste de qui-quadrado (Chi²) de

cada palavra do corpus textual com o sua respectiva forma reduzida. Dessa forma

11

é possível verificar a probabilidade de existência de associação entre as

formas/palavras e as variáveis trabalhadas ou o corpus textual

B) Método de classificação hierárquica de Reinert (CHD): Este método permite a

contabilização das palavras pela frequência de co-ocorrência, tendo como base as

classes gramaticais carregadas de significados cognitivos passíveis de exames.

Portanto, são realizados cálculos a partir da co-ocorrência de palavras em

segmentos de texto, de maneira a distinguir as classes de palavras que representem

formas distintas de discurso sobre o tópico de interesse da investigação. Dessa

forma, tendo por base a ‘Classificação Hierárquica Descendente’ as classes são

representadas comparativamente com o seu grau de ocorrência e similitude.

Foram considerados, tanto na Análise Lexical Clássica (AFC) quanto no Método de

Reinert (CHD) apenas os segmentos de textos cujos escores qui-quadrado fossem iguais a

3,84 (p ≤ 0,05), ou seja, considerados valores significativos.

3.4 - Operacionalização da Análise de Redes

Os trabalhos, internacionalmente desenvolvidos, sobre redes sociais podem ser

observados em quatro fases distintas. A fase que demarca o contexto atual, se caracteriza pela

maior facilidade de acesso à informação (internet) e pela evolução das ferramentas

computacionais, programas e softwares de análise de redes (ZAMPIER, 2007). Segundo

Lopes (1997), existem importantes revisões de literatura sobre a teoria e a análise de redes,

sendo que o estudo de Stanley Wasserman e Katherine Faust (1994) apresenta uma

abrangente revisão das metodologias de análise de redes sociais e suas aplicações.

Com o intuito de elucidar quais são o(a)s pesquisadores(as) referências nos estudos

sobre a capacidade institucional, de verificar a existência de conexões entre os referenciais

teóricos dos artigos e, em decorrência, analisar o estado da arte sobre a temática da

capacidade institucional no âmbito da administração pública, foi conduzida a análise de rede

dos artigos selecionados para a revisão integrativa e dos seus respectivos referenciais

bibliográficos. Assim, a análise das citações expressaram uma relação entre dois pares: o

autor do texto citado e o autor do texto citante. A medida que os textos científicos vão se

citando, eles criam um emaranhado de relações que auxiliam a compreensão do estado da arte

de um dado tema, consolidando a análise da rede (ROMANCINI, 2010).

12

Para a elaboração da rede, foram caracterizados como (nós) os artigos selecionados

para a revisão integrativa e para estabelecer a interconexão entre eles foram consideradas as

citações desses artigos. Portanto, os pontos (nós) na cor cinza correspondem aos 31 artigos

selecionado para a revisão integrativa. Os pontos (nós) na cor vermelha são os artigos

referenciados, cada citação será caracterizada com uma seta (arcs) (Figura 2). A centralidade

da rede é definida pela quantidade de relações existentes entre um ator (nó) e outros atores.

Isso quer dizer que os atores mais centrais são os que possuem maior quantidade de relações

com os demais atores que estudaram o conceito de CI e, por isso, desenvolvem um papel mais

importante dentro da rede (WASSERMAN e FAUST, 1994).

As denominações mais comuns na análise de redes foram sintetizadas com a intenção

de facilitar a compreensão do estudo, (Quadro 2). A partir da criação das redes, serão

analisadas as características dos grupos, a densidade e a centralidade dos autores. É

importante salientar que algoritmo de Fruchterman-Reinold (2-D) do software Pajek, versão

64. 5.05, facilitou esse processo, de modo a possibilitar a visualização das redes de autores e

sua interpretação.

Nós São as pessoas ou grupos de pessoas que se agrupam com um objetivo comum. Os nós representam-se por círculos. A soma de todos os nós indica o tamanho da Rede;

Arcos/Fluxos São as linhas que representam a ligação entre dois vértices, porém elas apresentam sinalização de direção;

Densidade A densidade da rede demonstra a conectividade dos atores que compreendem a rede. Ou seja, ela elucida o número de relações existentes diante do número relações possíveis.

Centralidade O grau de centralidade consiste no número de nós com os quais um nó está diretamente relacionado;

Outdegree/ grau de saída

O grau de saída é a soma das interações que os atores (nós) têm com os outros.

3.5 - Operacionalização da Árvore de Palavras

De acordo com Gibbs (2009) e Evers (2011), os softwares de análise de dados

qualitativos se caracterizam como programas que otimizam a análise qualitativa dos textos.

Logo, o uso dos softwares altera a maneira como os pesquisadores tratam dados qualitativos,

uma vez que facilitam a visualização das relações entre conjuntos de dados, aumentam a

agilidade das análises, possibilitam a codificação, categorização e associação das classes

Fonte: estrutura do Pajek com base em: Alejandro e Normam, 2005.

Quadro 2 – Estruturas de dados do Pajek

13

presentes nos textos analisados e permitem a replicação de todos os processos, tornando-os

mais transparentes.

A operacionalização da ferramenta, árvore de palavras, presente no software, Maxqda

pro 12 versão 12.3.2, se iniciou com a inserção da palavra-chave, capacidade institucional, na

caixa de pesquisa. Após esse processo a palavra-chave foi mapeada em todos os artigos

selecionados para a revisão integrativa, que também foram inseridos no banco de dados do

software. Assim as várias palavras e contextos semânticos subsequentes à palavra-chave

definiram as ramificações da árvore de palavras. Portanto, o uso dessa ferramenta possibilita,

tanto a visualização do contexto em que a terminologia, capacidade institucional, se encaixa,

quanto o exame de eventuais divergências conceituais que forem observadas nos 31 artigos

selecionados para a revisão integrativa (HENDERSON e SEGAL, 2013).

Desta forma, o uso da árvore de palavras serve para complementar a análise dos

resultados a partir da identificação de padrões de significação e da organização espacial da

terminologia estudada nos artigos selecionados para a revisão integrativa.

4 RESULTADOS E DISCUSSÕES

4.1 - Descrição dos dados

A etapa de descrição dos dados observou os seguintes critérios, a saber: ano de

publicação; relevância das publicações (qualis) e delineamento do estudo (abordagem

metodológica).

Pelo exame do ano das publicações, foi verificado tanto a incipiência dos estudos

acadêmicos, quanto o gradual aumento no número de publicações sobre a temática da

capacidade institucional, uma vez que grande parte das publicações dos artigos se

concentraram no intervalo compreendido entre os anos de 2014 a 2016 (Figura 1). A relativa

ausência de publicações nos anos 2017 e 2018 pode se relacionar ao período de avaliação dos

artigos.

14

Pela análise da relevância e abrangência das publicações verificou-se que a ausência

de artigos sobre a CI, em periódicos com classificação pela plataforma “Qualis Capes” no

estrato A1, pode estar refletindo a opção metodológica dessa pesquisa, ao incorporar na

revisão integrativa somente artigos transcritos na língua portuguesa. No entanto, a

predominância de publicações em artigos no estrato A2 (55% dos artigos) indica que a

temática referente à CI, no contexto nacional, possui relevância no campo acadêmico.

Outra informação relevante foi obtida com a análise do delineamento das pesquisas

sobre a Capacidade institucional. Foi notada a multiplicidade de abordagens metodológicas a

partir da existência de ensaios teóricos e da presença de estudos que exploraram

simultaneamente as duas abordagens, qualitativa e quantitativa, nas pesquisas sobre a temática

da CI (Tabela 1).

ABORDAGEM METODOLÓGICA

FREQUÊNCIA CHI²/QUALIS

ENSAIO TEÓRICO 1 B2 (100%)

QUANTITAVIVA 15 A2(56,3%); B1(40%); B2(20%)

QUALITATIVA 9 A2(25%); B1(30%);B2(60%)

MISTA 6 A2(18,8%); B1(30%)

Total 31

Fonte: resultados de pesquisa.

TABELA 1 – Análise de abordagens nos estudos sobre a CI

Fonte: resultados de pesquisa 2018.

ensaio 3,2%

quali 32,3%

mista 19,4%

quanti 45,2%

FIGURA 1 – Número de publicações sobre a CI de 2008 a 2018

15

Complementarmente, foi realizado o teste de qui quadrado (chi²) com o intuito de se

analisar o grau de associação entre os “qualis” dos periódicos e o delineamento metodológico

adotado. Logo, não é possível rejeitar a hipótese (H0) de que exista associação entre o

“qualis” dos periódicos e o delineamento das pesquisas.

Dado esse contexto, pode-se considerar que a temática da CI na literatura nacional é

recente, abrangente, possui grande potencial de publicação em diversos âmbitos de pesquisa e

abarca diferentes abordagens metodológicas. Contudo os estudos com enfoque na CI ainda

carecem de consenso, situação verificada a partir da pluralidade teórica dos referenciais

analisados. Situação que será discutida posteriormente.

4.2 - Classificação Hierárquica Descendente (CHD)

A primeira fase da análise lexical evidenciou as informações relativas à visualização

dos dados mais gerais do corpus textual. Este foi constituído de 31 unidades de contextos

iniciais (UCI`s). Utilizando-se do teste de Qui-quadrado, as 31 (UCI´s) foram decompostas

em 4.498 Unidades de Contexto Elementares (UCE`s), o que totalizou 25.221 ocorrências de

texto analisadas. Desse número de ocorrências, havia 3.188 palavras distintas. A partir da

padronização do vocabulário a sua forma raiz, foram analisadas 2.066 ocorrências de

palavras.

De acordo com Nascimento e Meandro (2006), Azevedo e Miranda (2012), o

agrupamento das raízes semânticas e a definição de classes leva em consideração a função da

palavra dentro de um dado texto. Logo, tanto é possível quantificar como inferir sobre a

delimitação das classes, uma vez que o método de classificação hierárquica descendente

contabiliza as palavras a partir da: ocorrência, co-ocorrência e da função textual das palavras

no corpus textual, de maneira a distinguir as classes que representem formas distintas de

discurso sobre o tópico de interesse da investigação.

Dessa forma, tendo por base a ‘Classificação Hierárquica Descendente’, as classes são

representadas comparativamente com o seu grau de ocorrência e similitude de modo a

possibilitar: a descrição, classificação e interpretação dos segmentos de texto. O dendrograma

(Figura 2) estruturou a subdivisão das classes que compõem o corpus textual dessa pesquisa.

16

É possível inferir que o corpus textual foi dividido em quatro classes, subdivididas três

ramificações. Para a melhor visualização das características de cada classe foram elencadas as

dez palavras mais expressivas, segundo: sua frequência (f) e seu grau de associação (Chi²)

com a classe correspondente.

No entanto, antes de iniciarem-se as discussões sobre os resultados provenientes do

método de Classificação Hierárquica Descendente, é importante elucidar que o percentual de

retenção e aproveitamento dos textos analisados foi superior ao especificado pela literatura

vigente, (RATINAUD e MERCHAND, 2012; CAMARGO e JUSTO, 2013). Desse modo,

foram aproveitados 73% dos segmentos de texto, o equivalente a 518 segmentos de texto

presentes nos 31 artigos selecionados para a revisão integrativa de literatura.

A Classe 1, considerada a de maior poder explicativo, envolveu 158 (UCE’s) de modo

a representar 30,7% de todo o corpus textual. A Classe 4, foi formada por 135 (UCE’s), o

que correspondeu a 26,1% do corpus textual. Por sua vez, as Classe 2 e 3 representaram,

respectivamente, 21,2% e 22% do corpus. Dessa forma, foi observado que a terceira

ramificação, composta pelas classes (1 e 3), explica melhor o conteúdo analisado, isso quer

FIGURA 2 – Classificação Hierárquica Descendente

Fonte: elaborado pelo autor.

17

dizer que a terceira ramificação, que apresenta um poder de explicação equivalente a 51,9%

de todo o corpus textual, é considerada a mais relevante na compreensão dos artigos

referentes à temática da CI.

Fundamentado em todas as informações disponibilizadas, depreende-se que a classe 4,

denominada, Referencial Teórico, se traduz na estrutura basilar de todo o corpus textual

presente nos artigos analisados. Ou seja, na classe 4 se encontram as teorias mais gerais,

relacionadas às demais classes (2, 1 e 3). Ao se analisar a rede de palavras formadas na classe

4, verifica-se o conteúdo lexical agrupado, principalmente, ao redor das palavras: Plano e

Recurso. Situação explicada pelos seguintes trechos, extraídos das (UCI´s) da classe 4:

[...] o plano de fortalecimento da gestão do turismo, do patrimônio natural e cultural

dos municípios (...) também tem como missão garantir que os municípios possuam

autonomia de identificar e buscar os outros canais de financiamento disponíveis pelo

governo federal [...] (ARAÚJO; POSSENATO, 2012, p. 223), (UCI 28).

[...]Outra relevante observação pontuada pelos autores, diz respeito a dificuldade em

se alcançar resultados positivos por meio da política ambiental, pois a reflexão

ambiental é incipiente em muitos países e, por tal razão, a industrialização e a

própria constituição da vida em sociedade são destoantes do modelo de preservação

ambiental, fatos esses que se tornam obstáculos para a efetiva redução dos níveis de

poluição. Dentre os mais recorrentes problemas tangenciais à sua implementação e

fiscalização, faz-se pertinente citar: a falta de recursos monetários, a baixa

capacidade_institucional e ainda, a insuficiência de recursos humanos [...](AFRA

NEITZKE et al., 2015,p.75), (UCI 14).

Conclui-se que os segmentos de texto representativos da classe 4 se constituíram em

elementos relacionados à pesquisa de cada artigo, seja no âmbito: do planejamento

administrativo; do planejamento societal; de gestão federal ou nos níveis subnacionais de

governo (estados e municípios). Também é importante salientar que a temática da capacidade

institucional aparece, genericamente, nos planos de governo e de fortalecimento da CI. Em

suma, da classe 4 derivam as demais ramificações que formarão as demais classes.

A classe 2, denominada Discussões, pertencente a segunda ramificação, possui maior

relação com a classe 4, o que implica a sua dependência, no sentido de explicar as questões

propostas pela primeira ramificação. Dessa forma, apesar do menor percentual de retenção de

segmentos de texto, o agrupamento de palavras: saúde, sociedade, vigilância sanitária e

natureza (gestão ambiental), evidenciam o lócus de cada pesquisa, ao passo que os segmentos

18

de texto: instrumento, modelo, teoria e conhecimento, relacionam-se à fundamentação teórica

e operacionalização metodológica empregada por cada artigo. Os trechos extraídos das

(UCI´s) expõe essas informações:

[...]Essas teorias ocuparam-se de conceitos teóricos como cultura corporativa,

produtividade organizacional, comunicações e modelos e práticas gerenciais, entre

outros. O conceito de capacidade institucional tem mostrado suas limitações ao

focalizar o objeto de estudo nas organizações em aspectos puramente técnicos [...]

(VIDAL, 2014,p.668), (UCI 4).

[...]O instrumento de monitoramento foi construído após o delineamento do

modelo lógico da gestão da vigilância em saúde e os indicadores representativos de

cada componente da gestão passaram por processo de validação. Além de subsidiar

a tomada de decisão, o monitoramento é entendido enquanto prática reflexiva capaz

de promover o aprendizado pessoal e institucional, melhoria contínua dos processos

de gestão, maior transparência e responsabilização [...](COSTA et al., 2013) , (UCI

24,p. 1201).

A terceira ramificação é considerada a de maior poder de explicação porque, somadas,

as classes (1 e 3) correspondem a aproximadamente 52 % de todo o corpus textual analisado.

Conforme a Figura 3, a terceira ramificação se subdivide em dois subcorpus, as classes

1 e 3, que apesar de possuírem divergências em sua estruturação apresentam um conteúdo

comum, o objeto de análise, isto é, a capacidade institucional. Essa subdivisão expõe de um

lado a – classe 1 – que se relaciona a fundamentação teórica oriunda das dimensões de análise

da capacidade institucional e de outro lado a – classe 3 – que evidencia a relação causal entre

as hipóteses de pesquisa e o exame da CI.

A classe 3, denominada Resultados, indica as hipóteses de pesquisa e especificidades

inerentes aos resultados e efeitos atribuídos ao aumento ou diminuição da capacidade

institucional. É importante salientar que nessa classe o conceito de capacidade institucional

permanece amplo, se relacionando ao escopo de cada pesquisa, ou seja, não há uma definição

precisa do que é, ou quais as condições indispensáveis para a existência ou incremento da CI.

Os segmentos de texto mais representativos da classe 3 são: Desempenho e efeito. Os trechos

selecionados das (UCI´s) embasam a interpretação proposta:

[...] os resultados, por sua vez, sugerem que as capacidades institucionais exercem

um efeito positivo sobre o desenvolvimento econômico. Em outras palavras, quanto

maior a capacidade institucional de um país, maior será seu desempenho

econômico.[...](SILVA et al., 2015,p.332), (UCI 20).

19

[...] se propõe analisar os determinantes da atuação as prefeituras brasileiras, sob a

ótica da eficiência governamental. O objetivo principal é analisar os efeitos da

competição eleitoral sobre a eficiência dos governos locais na implementação das

políticas sociais.[...] (CAVALCANTE, 2013,p.1570), (UCI 3).

O exame da classe 1, denominada Dimensões da capacidade institucional, elucidou

uma situação excepcional, onde as palavras: Governo, município, ente, federal, federalismo e

central, sinalizaram os diferentes níveis de governo influenciadores e influenciados pela CI:

[...] Os sistemas políticos federativos são caracterizados pela existência de

distribuição territorial da autoridade política, o que implica dizer que, em um mesmo

território dentro de um mesmo Estado, mais de um governo pode ser responsável

pelo exercício do poder político. Os entes federados possuem assim autonomia –

que pode variar entre os diversos modelos de sistemas federativos existentes [...]

(PALOTTI; COSTA, 2011,p.211), (UCI 30).

Ao passo que o agrupamento palavras: política, fiscal, administrativa, sinalizaram as

dimensões de análise da capacidade institucional.

[...]No caso dos programas de governo implementados com o propósito de fortalecer

a capacidade institucional de entes federativos e setores da administração pública,

parece haver estreito vínculo entre capacidade institucional e capacidade de

planejamento e de gestão das políticas públicas pela racionalização dos processos

administrativos, modernização dos sistemas de informação, estabelecimento de

relações com atores de cooperação e colaboração [...] (FERNANDES, 2016,p.703),

(UCI 10).

[...] utilizam-se indicadores fiscais, administrativos e políticos para mensurar a

capacidade institucional dos 26 governos estaduais e do DF na assistência social.

Isso servirá para verificarmos se a criação de sistemas nacionais de políticas

públicas contribui no fortalecimento institucional das esferas de governo, no caso

deste trabalho, nos governos estaduais [...] (SILVA, 2015,p.1169) (UCI 11).

Dessa forma, foi notado que a expectativa teórica presente na classe 1, relacionadas às

dimensões da CI, vai de encontro à expectativa teórica de renomados pesquisadores sobre a

capacidade institucional como: Huerta (2008); Gomes (2010), Cingolani (2013); Wu et al.

(2015), os quais ressaltam que um dos maiores desafios para os estudos sobre a CI é a

‘mensuração de desempenho’ e que grande parte desses estudos são pautados por uma

20

confusão entre meios e fins na tentativa de se mensurar a capacidade institucional. Neste

sentido é possível depreender que para avançar empiricamente, um estudo sobre a CI não

pode prescindir das dimensões destacadas pela classe 1, isto é, as dimensões administrativa,

política e fiscal.

4.3 - Análise de Redes

O principal objetivo do emprego da técnica de análise de redes foi compreender o

estado da arte dos estudos sobre a CI no Brasil, por meio redes de citações dos artigos

selecionados para a revisão integrativa. De acordo com Soares (1989, p. 3) a compreensão do

estado da arte sobre um campo de conhecimento é necessária para o processo de evolução

desse campo, de modo a permitir “a indicação de possibilidades de integração de diferentes

perspectivas (aparentemente autônomas), a identificação de duplicações ou contradições, e a

determinação de lacunas e vieses”. De forma complementar, a análise de redes também visou

examinar a existência de algum pesquisador(a), referência em estudos sobre a capacidade

institucional.

Desse modo, a análise da redes de citações é determinante para indicar as fontes de

informações que mais influenciam a literatura nacional sobre a temática da CI. Logo, a rede

foi criada a partir dos nós cinzas (que representam os 31 artigos selecionados para a revisão

integrativa), dos nós vermelhos (que representam as bibliografias dos 31 artigos) e dos arcos

(que representam as citações entre os nós).

De posse desses parâmetros, foi observado que a rede de autores sobre a CI possui

densidade bastante baixa (0,14%), indicando que a rede é esparsa e com pouca coesão,

situação oposta à ideal, ou seja, com a presença de redes de autores densas e amplamente

integradas. Isso implica a existência de artigos que, apesar de abordarem a temática da

capacidade institucional, não apresentam sequer um referencial bibliográfico comum, “ilhas

teóricas”, além do fato de os artigos selecionados para a revisão integrativa não dialogarem

diretamente entre si (Figura 3). Também não foi verificado um autor(a) brasileiro(a) com

elevado número de publicações, dentre os 31 artigos selecionados para a revisão integrativa,

se destacaram os autores: Fabiana Silva Fernandes e Eduardo José Grinn, com duas

publicações cada.

Portanto, a não consolidação do estado da arte sobre temática da capacidade

institucional se verifica pela falta de diálogo e baixa densidade das relações entre os artigos

selecionados para a revisão integrativa, pela centralidade da Constituição Federal como o

21

referencial teórico mais citado dentre os 31 artigos selecionados e pela existência de “ilhas

teóricas”, isto é, de artigos apresentam sua própria estrutura de estudo sobre a CI (Figura 3).

A centralidade da rede de autores é definida pela quantidade de relações existentes

entre um ator (nó) e outros atores. Isso quer dizer que os atores que são mais centrais são os

que possuem maior quantidade de relações com outros atores e, por isso, desenvolvem um

papel mais importante dentro de determinada rede (WASSERMAN e FAUST, 1994).

Nessa análise se sobressai a Constituição Brasileira de 1988, com grau de centralidade

“outdegree” igual a 17, ou seja, a Constituição Federal se caracteriza como a principal

referência para os autores que estudaram a CI, sendo citada em 17 artigos, dos 31

selecionados para a revisão integrativa.

Com o intuito de facilitar a compreensão da estrutura das redes de autores sobre a CI,

na Tabela 3 são destacados os rótulos dos artigos citados (nós vermelhos) com maior

FIGURA 3 – Análise da rede dos autores


22

centralidade na rede autores. Dessa forma, é possível visualizar, a presença de pelo menos três

grupos de análise.

O primeiro grupo se caracteriza pelas de Leis, Decretos e Normas oriundas da

Constituição Federal, que são específicas a cada contexto de pesquisa sobre a CI. Essa

característica ressalta a baixa densidade da rede e a não consolidação do estado da arte sobre a

CI, uma vez que tais Leis, Decretos e Normas restringem o conceito de CI, subdividindo-o em

funções específicas em detrimento duma abordagem mais geral. O segundo grupo se relaciona

aos autores que pesquisam o contexto do federalismo brasileiro, a exemplo de Marta Arretche

e Celina Souza, ratificando a necessidade dos estudos sobre a CI de contextualizarem o

arcabouço institucional dos governos estudados (LINDVALL e TEOREL, 2016). O terceiro

grupo, por sua vez faz menção aos artigos referentes, especificamente, ao conceito de

capacidade institucional, a saber: Cruz et al. (2011), Lessik e Michener (2000), Lubambo e

Coutinho (2004) e Mizhari (2003), os quais estabelecem diretrizes e fundamentações teóricas

para a mensuração e análise deste conceito.

Legenda figura 3 (códigos dos

artigos) Artigo

Ano

N° de citações (Centralidade

outdegree)

4 Constituição Federal

1988

17

30

ARRETCHE, M.; MARQUES, E. Municipalização da saúde no Brasil: diferenças regionais, poder do voto e estratégias de governo.

2002

4

5 CRUZ et al. (2011) Gestão Pública municipal no estado de São Paulo: elementos para um olhar analítico.

2001

3

9 LESSIK, A.; MICHENER, V. Measuring Institucional Capacity

2000

3

29 ARRETCHE, M. Federalismo e políticas sociais no Brasil: problemas de coordenação e autonomia.

2004

3

10 LUBAMBO, C. W. Conselhos gestores e desempenho da gestão nos municípios: potencialidades e limites

2002

3

54 SOUZA, C. Federalismo, desenho constitucional e instituições federativas no Brasil pós-1988

2005

3

88 ARRETCHE, M. Estado federativo e políticas sociais: determinantes da descentralização

2000

3

633 EVANS, P. B.; RUESCHMEYER, D.; SKOCPOL, T. On the road toward a more understanding of the state.

2002

2

11 MIZRAHI, Y. Capacity enhancement indicator: review of the literature.

2003

2


TABELA 3 – Rótulos da rede

23

Logo, esse estudo salientou a falta de diálogo entre os autores nacionais que abordam

a temática da capacidade institucional. Também se evidenciou a existência de lacunas,

indicando incoerências conceituais, decorrência da não consolidação do estado da arte da

temática da CI no âmbito nacional. Daí a necessidade de revisões com o intuito de mapear o

estado da arte e debater as diferentes perspectivas que circundam o tema pesquisado.

4.4 - Árvore de Palavras Interativa

Com o intuito de aprofundar na análise de conteúdo e complementar a análise dos

resultados deste estudo, procedeu-se a técnica, árvore de palavras interativa, operacionalizada

pelo software MAXQDA.

Desta forma, a árvore de palavras é composta pelos elementos denominados (raiz) que

são ligados a outros elementos denominados de (folhas), de modo a identificar os princípios

semânticos que determinam as correlações observadas nesta revisão de literatura,

(MAXQDA, 2018). Logo, o emprego dessa técnica forneceu tanto a visualização das

combinações que levam o conceito de CI dentro dos artigos selecionados para a revisão

integrativa quanto importância dos contextos semânticos, uma vez que o tamanho da palavra é

proporcional a sua frequência nos textos (Figura 4).

24

FIGURA 4 – Árvore de Palavras Interativa

Fonte: resultados de pesquisa 2018

25

A partir da estrutura da árvore de palavras foi observado que a palavra-chave,

capacidade institucional, apresenta uma multiplicidade de atores, significações, e

instrumentalizações que envolvem sua construção conceitual. Observou-se que os estudos

sobre a CI abrangem os três níveis de governo brasileiros (federal, estadual e municipal),

expostos pela (CHD) e também políticas, programas e avaliações de distintas ações

governamentais (assistência social, gerenciamento e ordenamento do solo, políticas

educacionais, etc.) corroborando as considerações apresentadas por Huerta (2008) e Wu et al.

(2015), sobre a necessidade dos estudos sobre a capacidade institucional combinarem todos os

componentes (subtipos e dimensões) dessa capacidade, no sentido de obter uma explicação

menos subjetiva e/ou relacionada à determinados contextos de pesquisa.

De posse de todas as informações obtidas por intermédio da análise de conteúdo dos

31 artigos selecionados para a revisão integrativa é possível aferir: 1) que os autores, ao

estudarem e operacionalizarem o conceito de CI, o fazem em diferentes contextos de pesquisa

com vistas à explicação de um conjunto particular de resultados (performance de em

educação; saúde; turismo etc...) situação inteligível pela centralidade das Leis, Normas e

Decretos presentes na Constituição Federal, observados na análise da redes; 2) que os autores

buscam explicar, em suas pesquisas, as funções específicas da CI (melhoria do desempenho

econômico; planejamento de políticas; nível de accountability, etc...), verificados pela técnica

da árvore de palavras. Tais circunstâncias são caracterizadas por Lindvall e Teorell (2016) e

Addison (2009) como “limitadoras” do exame da capacidade institucional devido ao enfoque

de funções específicas em detrimento das funções gerais da CI nos contextos de pesquisa

analisados.

Assim para avançar empiricamente nos estudos sobre a capacidade instrucional torna-

se imprescindível definir o que se entende por capacidade institucional e estudá-la dentro de

uma abordagem sistêmica, que englobe todos os aspectos e inter-relações que envolvam e

localize a CI num ambiente complexo, com vários níveis, atores e dimensões que são

interdependentes.

Portanto, esta pesquisa revelou a falta de um quadro teórico global e consolidado

que subsidie a compreensão teórico-aplicada do conceito de capacidade institucional e de

suas especificidades. Ao refletir sobre a temática da CI percebeu-se que as definições

envoltas ao termo, por vezes, são vagas, desarticuladas de suas origens e discordantes em

aspectos teóricos e práticos, além de carentes de uma base conceitual comum e

unificadora.

26

No entanto também se ressalta o grande potencial de pesquisa a ser explorado por essa

temática, principalmente no âmbito governamental, devido a multiplicidade de níveis de

governo, atores e instrumentos de mensuração que abrangem a temática da CI.

5 CONCLUSÃO

Tendo em vista os resultados da revisão integrativa, verificou-se o grande potencial de

publicação dos estudos sobre a temática da CI na literatura nacional, a abrangência do

conceito e a adaptabilidade à diferentes abordagens metodológicas.

Pela análise da rede de autores da CI foi evidenciada a falta de dialogo entre os

estudos sobre a capacidade institucional de maneira a ocasionar a não consolidação do estado

da arte sobre o tema. Revelou-se assim, a inexistência de um quadro teórico global e

consolidado que subsidie a compreensão do conceito de capacidade institucional na literatura

brasileira, fato corroborado pela superioridade de citações de Artigos, Lei e Decretos oriundas

da Constituição Federal, em detrimentos de autores, nacionais ou internacionais, sobre a

capacidade institucional.

A técnica árvore de palavras interativa expressou a abrangência da temática da CI,

elucidando a multiplicidade de atores, significações, e instrumentalizações que envolvem esse

conceito.

O modelo de classificação hierárquica descendente propôs uma alternativa às

dificuldades de operacionalização, inerentes à abrangência do conceito por intermédio da

análise tripartite da CI, de maneira a abranger os níveis: fiscal; administrativo e político, da

capacidade institucional dos governos. É importante ressalvar que essa conjuntura foi

corroborada a partir dos resultados expostos no modelo de classificação hierárquica

descendente (CHD), especificamente na terceira ramificação, classe 1, dimensões da


Destarte, os resultados dessa pesquisa convergiram com a literatura nacional e

internacional sobre CI, ao expor a existência de uma multiplicidade de perspectivas sobre a

temática da capacidade institucional e sobre a importância de pesquisas empíricas e ensaios

teóricos neste âmbito.

Também se faz importante evidenciar que os argumentos apresentados nessa pesquisa

não foram corroborados empiricamente, daí a necessidade de se estimar a CI de modo a

permitir o exame do constructo, capacidade institucional, nas diferentes perspectivas que o

27

circunscrevem. Outra limitação se relacionou a impossibilidade de se analisar,

simultaneamente textos em português e inglês, limitando os resultados dessa pesquisa.

Logo, é possível avançar empiricamente nos estudos sobre o conceito de CI,

associando-o às ações governamentais. Nessa perspectiva, define-se a capacidade

institucional, como o conjunto atribuições que são necessárias para a consecução dos

objetivos pretendidos pelos governos, em todos os níveis do Estado.

Como sugestão para pesquisas futuras surge-se a análise grau de capacidade

institucional dos estados brasileiros, a partir das dimensões explicitadas por essa pesquisa.

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33

ARTIGO 2

A CAPACIDADE INSTITUCIONAL DAS ESTRUTURAS ADMINISTRATIVAS

MUNICIPAIS DE MINAS GERAIS

RESUMO:

O conceito de capacidade institucional é compreendido como o conjunto de capacidades que

as instituições possuem para a consecução dos objetivos públicos. Contudo, há grande

variação no emprego de medidas de mensuração da capacidade institucional na literatura.

Nosso objetivo consistiu na construção de uma medida de desempenho na expectativa de

avançar empiricamente nos estudos sobre esse conceito. A busca de variáveis (proxies) que

estejam atinentes ao contexto brasileiro e que permitam, empiricamente, a mensuração e

operacionalização da capacidade institucional se deu mediante extensa revisão de literatura. A

criação do índice de capacidade institucional (ICI) seguiu os mesmos procedimentos do

Índice de Desenvolvimento humano (IDH). Logo, ICI permitiu o exame geral do constructo,

Capacidade Institucional. Os resultados ressaltaram disparidades nas estruturas

administrativas municipais de Minas Gerais, sugerindo a necessidade de incentivos e

investimentos nas dimensões que abrangeram o Índice de Capacidade Institucional, a saber:

administrativa; política e fiscal.

Palavras-Chave: Capacidade Institucional, Índice de Capacidade Institucional, Estruturas

Administrativas de Minas Gerais, Medidas de Desempenho.

1. INTRODUÇÃO

O aumento do número de estudos publicados sobre a temática da capacidade

institucional (CI) em diferentes campos de conhecimento reflete a importância desse assunto

para a academia científica (CINGOLANI, 2013). Com efeito, no campo da administração

pública os estudos sobre a CI emergiram, dentre outros fatores, como um sintoma do aumento

das atribuições e complexidade dos governos (GOMIDE e BOSCHI, 2016).

Assim, no âmbito da administração pública, o conceito de capacidade institucional se

associa às ações governamentais e pode ser entendido como o conjunto de competências

institucionais necessárias para a consecução dos objetivos pretendidos, ou seja, dos objetivos

públicos.

No entanto, apesar da multiplicidade de estudos, não há uma definição consensual

sobre a CI que abranja toda a teoria que envolve essa temática devido à natureza subjetiva das

34

variáveis representativas da capacidade institucional (LESSIK e MICHENER, 2000;

CINGOLANI, 2011; WU et al., 2015).

Para Lindvall e Teorell (2016) essa constatação fica evidente em razão da presença de

“limitadores” no exame da CI em diversas pesquisas sobre o tema, onde se destacam: a

tentativa de operacionalização da CI em diferentes contextos de pesquisas, com vistas à

explicação de um conjunto particular de resultados (a exemplo da performance em educação,

saúde, etc...); a tentativa se explicar funções específicas e isoladas da CI (aumento de receitas,

eficiência das burocracias, implementação de políticas, etc...) e a ausência, em diversos

estudos, da contextualização do arcabouço institucional no qual as pesquisas estão inseridas.

Argumenta-se, aqui, que a implementação de políticas e programas por parte do

governo federal como o Decreto n° 6.944 (Brasil, 2009) e o projeto de modernização da

gestão pública (Gespública), podem contribuir ainda mais para o fortalecimento institucional

dos governos municipais, desde que devidamente apoiados por pesquisas acadêmicas e

medidas de desempenho, específicos ao domínio da capacidade institucional. Para tanto, esse

estudo esboçará um diagnóstico da capacidade institucional das estruturas administrativas

municipais do Estado de Minas Gerais a partir da análise de três aspectos: fiscal,

administrativo e político.

O objetivo deste artigo consiste na construção de uma medida de desempenho na

expectativa de avançar empiricamente nos estudos sobre a CI. A delimitação das estruturas

administrativas dos municípios como unidade de análise se baseou na possibilidade de

análise, classificação e comparação da CI nas dimensões; administrativa, fiscal e política dos

governos municipais, no nível organizacional, conforme aporte teórico fornecido por

(HUERTA, 2008; GOMES, 2010; WU et al., 2015)

Para o alcance do objetivo proposto, a capacidade institucional das estruturas

administrativas dos 853 municípios de Minas Gerais será estimada por intermédio da

construção do indicador de capacidade institucional (ICI-MG), de modo a possibilitar o

exame do constructo CI nas diferentes dimensões que o circunscrevem; que estejam atinentes

ao contexto brasileiro e que permita, empiricamente, a operacionalização e mensuração da CI.

Esse artigo está organizado da seguinte forma. Além dessa introdução, o artigo

apresentará uma breve discussão teórico-conceitual sobre a formação do arcabouço

institucional brasileiro e o conceito de capacidade institucional. A seção três descreve a

operacionalização do indicador de capacidade institucional. Os resultados são discutidos na

seção quatro. O artigo finaliza com as conclusões e implicações práticas dessa pesquisa.

35


2.1 - Uma Breve Revisão do Conceito de CI

O conceito de capacidade institucional (CI) tem sido objeto de análise de vários

pesquisadores a partir de diferentes perspectivas e rótulos. Entretanto, é possível observar que

as distintas formas de se analisar e avaliar a CI não são consensuais (HANSON e SIGMAN,

2013).

Essa situação é corroborada por Addison (2009) ao elucidar que o conceito de CI não

é consensual devido à impossibilidade de observação direta do fenômeno, dificultando sua

identificação, apesar do seu caráter intuitivo. Daí a necessidade de contextualização deste

conceito para o escopo do presente estudo.

Etimologicamente, o substantivo “capacidade” deriva do latim “capacĭtas” e se

relaciona à habilidade ou aptidão de uma pessoa, ou algo, para realizar uma tarefa, se

associando também ao conceito de eficiência (GLOSBE, 2018). Há estudos que são

referências sobre o conceito de CI, como os citados a seguir.

Um desses estudos é o de Evans (1995) que analisa a capacidade dos Estados a partir

de determinadas características, como a qualidade da burocracia pública, o nível de autonomia

desta burocracia no relacionamento com as estruturas que a permeiam e a tipologia do

comportamento dos Estados. Por sua vez, Painter e Pierre (2005) examinam a CI sob a

perspectiva das habilidades dos governos de fazerem escolhas inteligentes e definir estratégias

com vistas à eficiente alocação de recursos. Já o trabalho de Huerta (2008) relaciona a CI à

busca pela eficiência, a partir de um conjunto de medidas que permita às gestões públicas

possuir adequada CI para melhorar suas funções, adaptar suas instituições, formular e

implementar políticas e ser accountable, no âmbito de um sistema de gestão pública.

Fundamentado nesses referenciais teóricos observa-se que o ponto de concordância

sobre a definição de CI consiste no estabelecimento de uma relação causal entre as

instituições e os resultados pretendidos por elas, ou seja, possuir uma adequada CI condiciona

o bom desempenho dos governos. No âmbito desta pesquisa, a CI se relaciona às ações

governamentais, especificamente da administração pública municipal, e compreende o

conjunto de capacidades necessárias para a consecução de seus objetivos institucionais

(CRUZ et al., 2011).

Entretanto, Huerta (2008) ressalva que o conceito de capacidade institucional é

dinâmico, mutável e historicamente construído, ou seja, esse conceito não é algo dado e

36

homogêneo para todas as áreas. Neste aspecto, Lindvall e Teorell (2016) atentam para a

necessidade de se entender como as instituições se tornam capazes de gerar receitas,

estabelecer burocracias e prestar serviços.

O objetivo da próxima seção consiste em evidenciar, com base na literatura, a relação

de reciprocidade entrer as características do formato de Estado brasileiro e a CI dos entes

federados.

2.2 - Uma Breve Contextualização do Arcabouço Institucional Brasileiro

O Estado brasileiro, em razão de sua estrutura institucional, desenvolveu uma forma

peculiar de governo. Com efeito, os princípios políticos-constitucionais estabelecidos pela

Constituição Federal de 1988 regeram, dentre outros aspectos: o regime político democrático;

o sistema de governo republicano-presidencialista e o formato de Estado federal, com a

instituição de três entes federativos.

Muitos estudos reconhecem e analisam a dinâmica da interação e interferência do

federalismo na CI dos governos como os de Gomes (2009); Veloso et al., (2011); Franzese e

Abrúcio (2013). Dessa forma, é salientado que o conjunto de regras institucionais (definição

de competências, relações intragovernamentais, distribuição de recursos, etc.) podem gerar

efeitos que variam conforme o contexto em que são adotados.

Franzese e Abrúcio (2013, p.366) ressaltam duas características da estrutura federativa

brasileira que são determinantes para a compreensão da CI dos governos: “uma forte diretriz

pró-descentralização e um rol significativo de competências compartilhadas entre as (três)

esferas de governo”.

A primeira característica advém do contexto histórico-político que antecedeu a

Constituição Federal de 1988. Os sucessivos governos militares, autoritários e centralizados,

implicaram uma reação de oposição dos constituintes, reação materializada através da

descentralização administrativa e universalização de direitos. “Passou-se a supor que, por

definição, formas descentralizadas de prestação de serviços públicos seriam mais

democráticas e que, além disto, fortaleceriam e consolidariam a democracia” (ARRETCHE,

1996, p.1).

Somado a esse contexto, Cavalcante (2011), argumenta que o princípio da

descentralização foi consensual no inicio do século XX, pautando as reformas do setor

público nos países desenvolvidos e, posteriormente, nos emergentes. Dessa forma,

subentendeu-se que a descentralização, em suas facetas políticas, administrativas e fiscais, é

37

um instrumento necessário para dar forma aos Estados federais e democráticos (CRUZ,

2000).

A segunda característica remete à tipologia do federalismo brasileiro, que se distingue

pela consolidação dos entes municipais como estruturas com autonomia política,

administrativa e financeira, pela não definição, ou dualidade, do “modelo” de federalismo

aplicado no contexto nacional, isto é, se o modelo de federalismo adotado pela Constituição

Federal é competitivo ou cooperativo, e pela constituição de sistemas nacionais de políticas

públicas, principalmente nos âmbitos da educação (FUNDEB e FUNDEF), saúde (SUS) e

assistência social (SUAS).

Em termos práticos, observa-se que a Constituição Federal brasileira de 1988

determinou que as três esferas do Estado fossem responsáveis pela prestação dos serviços

públicos, por meio da implementação das políticas setoriais e que a atuação de cada ente

deveria ocorrer de forma harmônica e cooperativa, vislumbrando obter eficiência e eficácia na

arrecadação e utilização dos recursos públicos. Entretanto o processo de formação do Estado

Nacional propiciou uma dinâmica peculiar de distribuição de competência e recursos,

principalmente a partir das transferências federais de recursos, gerando um panorama de

competição e desigualdades entre os entes federados, nesse sentido:

A Constituição de 1988 institui um processo de descentralização dos serviços

públicos básicos mediante a definição de macrorresponsabilidades. A partir de

então, cada área necessitava desenvolver os mecanismos de coordenação e

cooperação intergovernamental de modo a colocar em prática os pressupostos

constitucionais. Não se trata de um processo automático do tipo top-down. Cada

política requer uma estratégia de implementação que coordena as relações

intergovernamentais, pautadas em adesão, barganhas e estratégias de indução

(CAVALCANTE, 2011, p. 1786).

Isso quer dizer que as características do formato de Estado brasileiro impactaram a CI

dos entes federados, principalmente os entes municipais propiciando, tanto um contexto de

autonomia e inovações na prestação de serviços e implementação de políticas publicas, quanto

um contexto de dificuldades decisórias, em virtude do processo de responsabilidade

compartilhada das ações governamentais, da sobreposição de ações e da indefinição das

responsabilidades de cada ente federado, (FRANZESE e ABRÚCIO, 2013). Nesse sentido,

visando atenuar esse cenário, o emprego das medidas de desempenho se caracteriza como um

importante aliado, tanto dos gestores públicos quanto da população interessada.

38

2.3 - As Medidas de desempenho e a CI

A partir da consolidação e difusão dos princípios da New Public Management os

sistemas de medidas de desempenho ganharam relevância no setor público. Gradualmente os

gestores públicos têm focado sua atenção, tanto no relacionamento com os grupos

interessados (stakeholders), quanto no alcance dos objetivos pretendidos pelas instituições,

(MOORE, 2004). Diante desse contexto as medidas de desempenho assumiram posição

central nos processos de reforma da máquina pública (JARRAR e SCHIUMA, 2007).

No cenário brasileiro, o corolário desta constatação está nas diretrizes adotadas pelo

Decreto n° 6.944 (BRASIL, 2009) e no projeto de modernização da gestão pública

(Gespública), cujos objetivos se concentraram no fortalecimento da CI da administração

pública federal direta, das autarquias e fundações a partir do fortalecimento da capacidade de

planejamento e de gestão de políticas públicas, da modernização de estruturas organizacionais

e de processos administrativos, do fortalecimento dos mecanismos de transparência

administrativa e do estímulo à prática de gerenciamento de indicadores de eficiência, eficácia

e de resultados (FERNANDES, 2016).

Jarrar e Schiuma (2007) expõe que a lógica do emprego das medidas de desempenho

se relaciona à eficácia e a legitimidade das instituições públicas. Logo, os preceitos de

responsividade (accountability) e de transparência são direcionados para a meritocracia e a

avaliação de desempenho, por intermédio do uso e do exame dos indicadores de desempenho.

Albrazon et al.(2006) ressaltam que as medidas de desempenho se relacionam à capacidade

dos cidadãos identificarem os resultados dos serviços públicos que os interessam. Por esse

motivo as medidas de desempenho se caracterizam como uma tendência transformadora pelo

seu potencial de estimular a performance dos governos, em todos os níveis.

Todavia, Sanger (2008) observa que a introdução eficaz da gestão baseada na medição

de desempenho requer uma mudança de cultura (tanto dos gestores quanto dos cidadãos) além

da necessidade de gestores comprometidos, com competências específicas e dispostos a

realizar investimentos em sistemas de medidas de desempenho.

Conforme demonstra a literatura há grande variedade na elaboração, decomposição e

operacionalização dos conceitos sobre a capacidade institucional, (Quadro 1). Deste modo,

enquanto alguns pesquisadores enfocam o diagnóstico da CI dos estados brasileiros na

assistência social (SILVA, 2015). Outros apresentam uma percepção mais abrangente da CI,

levando-se em conta os graus de competências e os níveis de recursos usados para a produção

39

de políticas públicas, que se subdividem em doze dimensões para a análise da CI

(HOWLETT, 2015).

Por isso, de acordo com Cingolani (2013) existem diferentes abordagens para a

mensuração da CI, sendo a estratégia mais comum para o estudo da CI as abordagens que

envolvem a criação de indicadores (uni ou multidimensionais).

Alguns estudos, Huerta (2008) e Wu et al., (2015), fornecem uma estrutura conceitual

que permite a compreensão da CI dos governos, nos diversos níveis que a circunscrevem. De

fato, são destacados três níveis que fazem referência ao potencial de influência das estruturas

administrativas do Estado.

O nível individual (micro) faz menção às características dos recursos humanos

disponíveis (ou seja, o tipo de pessoal, o tipo de contratação, a qualificação, etc...). O nível

organizacional (meso) reflete a capacidade de gestão, ou seja, enfoca o fortalecimento

organizacional como uma área de intervenção para construir capacidades (sistemas de gestão,

arranjos institucionais, canais de comunicação, etc...). O nível sistêmico (macro) representa o

último nível de capacidade institucional e refere-se às instituições e ao ambiente econômico,

político e social dentro do qual o setor público é enquadrado.

Logo, a busca pelo exame da eficiência dos governos municipais se baseou na

possibilidade de análise e comparação da CI nas dimensões; administrativa, fiscal e política

dos governos municipais, no nível organizacional. Por esse motivo o lócus desta investigação

não se restringe a uma única característica ou ação governamental. Ele consiste na

mensuração do conjunto de dimensões que envolvem a CI por intermédio da construção do

Indicador de Capacidade Institucional, lavando-se em consideração o fato dos municípios

possuírem trajetórias e condições estruturais diferentes que são capazes de impactar a CI.

Por conseguinte, com base nos aportes teóricos das pesquisas de Huerta (2008),

Gomes (2010) e Wu et al. (2015), as dimensões da CI dos municípios que serão examinadas

neste estudo quantitativo são: administrativa, fiscal e política.

40

Autores variáveis usadas Título do artigo e Ano

da publicação

1. Kris Hartley e J. Zhang

Níveis de comunicação; consulta e coordenação intra e interinstitucional; níveis de financas e pessoal; transparência; presença do estado de direito; Acesso à informação; Sistema fiscal adequado para financiar programas e projetos

Measuring Policy Capacity Through

Governance Indices, 2016

2. Gomide e Boschi Burocracias eficientes; reaparelhamento da matriz produtiva; fomento ao desenvolvimento; adoção de políticas de inclusão social com efeitos distributivos, e ampliação da democracia.

Capacidades Estatais para Políticas Públicas em Países Emergentes:

(des)vantagens Comparativas do Br, 2016

3. Luciana Cingolani

Combinação das seguintes dimensões do poder do Estado: a) coercitivo (direitos de propriedade); b) fiscal; c) administrativa; d) transformadora ou industrializante; e) cobertura relacional / territorial; f) legal; g) política

The State of State Capacity: a review of

concepts, evidence and measures, 2013

4. Lindvall and Teorell capacidade fiscal; burocracia especializada; informação; coerção; incentivos e propaganda

State Capacity as Power: A Conceptual Framework,

2016

5. Pires e Gomide especialização da burocracia ; dialogo entre governo e sociedade desempenho, e análise dos resultados

Governança e capacidades estatais:

uma análise comparativa de programas federais, 2015

6. Sandra Gomes

fiscal (receita tributária própria e recursos de transferencias intergovernamentais); administrativa (qualificação do pessoal , estrutura organizacional, resultados de implementação); política (accountability, transparencia, canais de comunicação, presença de organismos reguladores)

The Multi-faceted Debate on

Decentralization and Collective Welfare, 2010

7. Angélica Huerta

Capacidade administrativa ( Estado de direito, especialização da burocracia, estrutura e distribuição de funções e responsabilidades, disponibilidade de recursos financeiros, relacionamento, coordenação e colaboração intergovernamental) ; Capacidade política (canais de comunicação e participação política, transparência e accountability)

Una ruta metodológica para evaluar la capacidad

institucional, 2008

8. André Luis Nogueira

Uso de indicadores administrativos, fiscais e políticos. Respectivamente: estrutura organizacional dos governos estaduais, despesas liquidadas na função assistência social e presença de Conselhos de políticas públicas

Os estados no Suas: uma análise da capacidade

institucional dos governos estaduais, 2015

9. Helen J. Addison

capacidade de coordenação ( arranjos burocráticos e suas ligações colaborativas com organizações dominantes da sociedade civil), capacidade de implementação (prestação de serviços) e capacidade de responsabilização

Is Administrative Capacity a Useful

Concept? Review of the Application,

Meaning and Observation of Administrative

Capacity in Political Science

Literature, 2009

10. Hanson and Sigman identificaram três fatores da capacidade: a) administrativo, b) Fiscal (função extrativa) , c) potencial coercitivo

Leviathan’s Latent Dimensions:

Measuring State Capacity for Comparative Political

Research, 2013

Na próxima seção serão apresentados os procedimentos metodológicos que nortearam

o presente estudo.

3 METODOLOGIA

Esse estudo possui abordagem quantitativa com delineamento de dados em corte

transversal para o ano de 2015. Quanto aos objetivos, ele se caracteriza como uma pesquisa

descritiva, uma vez que busca descrever e analisar o conjunto de características que compõem

o constructo de capacidade institucional das estruturas administrativas municipais de Minas

Quadro 1 – Fundamentação Teórica das Dimensões da CI

Fonte: elaboração própria.

41

Gerais. Nas seções subsequentes será apresentada a caracterização da área de estudo, os

procedimentos metodológicos, as dimensões e as variáveis que compõe cada dimensão.

3.1 - Delimitação e Coleta da amostra

Minas Gerais é o estado com o maior número de municípios no Brasil, com o total de

853 municípios. Também é verificado que a maioria dos municípios de Minas Gerais é de

pequeno porte, até 20 mil habitantes, representando (79,13%) do total das cidades. Em

contrapartida, apenas 29 municípios (3,4%) possuem mais 100 mil habitantes. Logo, a

densidade populacional varia de 1,40 até 7.192,40 habitantes por Km², evidenciando

diferenças também encontradas no grau de urbanização, que possui variação de (18,56%) até

(100%). Ademais, vale a pena ressalvar que apenas 31,18% dos municípios apresentam níveis

de urbanização acima de 80% (IBGE, 2010).

Diante dessas informações a amostra dessa pesquisa compreendeu 733 cidades

emancipadas, o equivalente a (86%) do total de cidades que compõe o estado de Minas

Gerais. A omissão de 120 cidades se deveu a ausência de algum dado que compõe o índice de


O conjunto de dados secundários usados para analisar a capacidade institucional dos

municípios de Minas Gerais consta no: a) Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

(IBGE) – Munic - 2015; b) Federação das Industrias do Rio de Janeiro (FIRJAN); c)

Fundação João Pinheiro (IMRS).

3.2 - Dimensões da Capacidade Institucional

Para avaliar a capacidade institucional das estruturas municipais, é necessário

combinar os componentes (dimensões) dessa capacidade. Logo, as dimensões (administrativa,

política e fiscal) nos permitem considerar o Estado como uma arena política na qual os

interesses e ideologias (internas e externas) são processados dentro da estrutura

organizacional do Estado.

Assim, a primeira dimensão, a administrativa, caracteriza-se como a mais referida na

literatura sobre a CI e está intimamente relacionada ao conceito de boa governança

(CINGOLANI, 2013). Por seu turno, o conceito de boa governança, segundo o World Bank

(1991), é concebido como o exercício do poder político para a gestão dos assuntos públicos.

Nesse sentido, Corralo (2012) relaciona os mecanismos de boa governança municipal à

autonomia administrativa, que possibilita às municipalidades a elaboração de políticas

42

públicas, via atividades administrativas de competência municipal, como: serviços públicos,

função de polícia, fomento e intervenção (direta ou indireta).

Portanto os critérios adotados para a aferição da dimensão administrativa foram: nível

de desenvolvimento socioeconômico dos municípios, obtido pelo índice Firjan de

desenvolvimento municipal, e manutenção do Estado de Direito, estimada a partir do

indicador de gestão, gastos per capita com segurança pública.

A segunda dimensão, política, é percebida, nos estudos sobre a CI, como a de natureza

mais ampla, Cingolani (2013), Gomes (2010) e Huerta (2008). Para efeitos deste estudo,

foram priorizados dois contextos. O primeiro contexto se refere à capacidade relacional do

Estado. Esta, visa observar até que ponto o Estado se relaciona com a sociedade e é capaz de

internalizar as interações sociais dentro das ações estatais. O segundo contexto remete à

capacidade de articulação interinstitucional, horizontal (município-município) e vertical

(estado-município, União-estado-município). Logo, o segundo contexto considera a

importância das articulações de cooperação e arranjos institucionais como mecanismos

necessários para a viabilidade do desenvolvimento de diferentes políticas públicas.

As variáveis empregadas para a mensuração da dimensão política foram: número de

conselhos municipais atuantes e grau de participação em consórcios. De acordo com

Lubambo e Coutinho (2004), devido à proximidade com os governos municipais e pela

facilidade de percepção e absorção das demandas sociais, os conselhos municipais constituem

um traço do perfil político-institucional dos municípios e sua atuação é um dos fatores que

determinam o bom desempenho da gestão municipal. Segundo Mello (2005) as articulações

interinstitucionais são contratos realizados entre as pessoas de Direito Público de capacidade

política, isto é, entre União, Estados, Distrito Federal e Municípios, em vista da realização de

atividades públicas de interesse comum, também refletindo o grau do desempenho

administrativo dos municípios.

A dimensão fiscal reflete a capacidade arrecadatória do Estado, principalmente na

forma de impostos. Com efeito, a dimensão fiscal reflete as receitas fiscais e recursos de

transferências intergovernamentais, a eficiência de gastos do governo; a capacidade de

cumprimento das diretrizes impostas pelo Estado e o grau autonomia fiscal (GOMES, 2010).

De posse dessas informações, a variável que compôs a dimensão fiscal foi o índice

Firjan de Gestão Fiscal. O IFGF busca retratar os desafios da gestão municipal na alocação

dos recursos, tendo em vista as restrições orçamentárias com as quais se deparam as

prefeituras brasileiras.

43

3.3 - Construção do Indicador de Capacidade Institucional

Um índice se caracteriza como um número adimensional, que possui ou não, uma

amplitude pré-definida para a mensuração de um constructo ou variável. Logo, os índices são

uma relevante medida de mensuração de desempenho que servem como subsídios para as

tomadas de decisões (UNITED NATIONS, 2002).

Conforme exposto, a estratégia mais comum nos estudos sobre a CI envolvem a

criação de indicadores, a partir de metodologias distintas (WU et al., 2016; SOUZA, 2016;

FOBÉ, et al.,2016).

Uma metodologia para a criação de índices mundialmente aceita foi elaborada pelos

economistas Mahbub ul Haq e Amartya Sen em 1990, o Índice de Desenvolvimento humano

(IDH). Desde então a (ONU) adotou essa metodologia para aferir o grau de desenvolvimento

dos países, para além dos fatores econômicos. No nível nacional se elucidam o Índice de

Desenvolvimento Social do BNDES (IDS-BNDES); o Índice de Desenvolvimento

Sustentável do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, IBGE (2012) e o Índice FIRJAN

de Desenvolvimento Municipal criado pela Federação das Indústrias do Estado do Rio de

Janeiro, (FIRJAN, 2015). Nesta perspectiva se também se destacam os índices desenvolvidos

por pesquisadores, a saber: Índice de Desenvolvimento Municipal (IDM) (SOARES et

al.,1999), o Índice de Desenvolvimento Socioeconômico (IDS) (SCHLINDWEIN et al.,

2014), e o Índice de Caracterização dos Modos de Vida Rural e Urbano (BRAGA, 2015).

Todos os índices mencionados se caracterizam por serem multivariáveis, isto é, por

abrangerem múltiplas dimensões e por se inspirarem na metodologia seguida pela (ONU).

Portanto, diante da robustez e consolidação empírica do Índice de Desenvolvimento Humano,

optou-se, neste trabalho, pela adoção dos passos que foram usados para a criação do (IDH).

O primeiro deles consiste no cálculo dos subíndices, que foram derivados das

variáveis que compõem as dimensões da capacidade institucional (administrativa, política e

fiscal). Para o cálculo dos valores atribuídos a cada dimensão, são estabelecidos valores

balizadores (mínimo e máximo). Esses valores correspondem ao menor e ao maior valor

unitário de cada variável que compõe determinada dimensão. Logo, a unidade com o menor

valor recebe o valor (0), enquanto a que tem o maior valor recebe o valor (1). Após esse

processo, todas as outras unidades são valoradas de acordo com seu posicionamento na escala

(Figura 1).

44

O Subíndice é calculado a partir da relação do valor observado, por unidade analisada,

com o valor mínimo e máximo da variável, permitindo a criação de uma escala que varia de

(0 a 1).

Os valores balizadores para o cálculo dos subíndices que constituíram o Índice de

Capacidade Institucional (ICI), foram destacados (Tabela 1) com vistas a facilitar a

visualização das informações. Os limites inferior (mínimo) e superior (máximo) foram

obtidos a partir do cálculo dos subíndices relativos a cada dimensão da CI (Apêndice B).

Dimensão administrativa 0,8532 0,38175

Dimensão Política 1,0 0,041

Dimensão Fiscal 0,7925 0,1303

Fonte: baseado no relatório das nações Unidas (2002).

TABELA 1 – Balizadores dos Subíndices


FIGURA 1 – Exemplo para o calculo de índices

Valor máximo Valor mínimo Indicadores

(1)

45

Baseando-se na metodologia proposta pela (ONU) o índice de Capacidade

Institucional das estruturas administrativas municipais do estado de Minas Gerais resulta da

média aritmética dos três subíndices calculados. Sendo expresso pela fórmula:

Í仔纂餐算蚕讃餐仔珊残 = 層仔史四産í仔纂餐算蚕餐 + 層仔史四産í仔纂餐算蚕餐 + 層仔史四産í仔纂餐算蚕餐 + ⋯ + 層仔史四産í仔纂餐算蚕餐岫匝岻

Vale ressaltar que os constructos que comportam o Índice de Capacidade Institucional,

refletem com confiabilidade o fenômeno investigado, uma vez que o valor do Alfa de

Cronbach, que toma como referência a média do comportamento da variabilidade conjunta

dos constructos considerados neste estudo, foi de 71,5%, valor considerado satisfatório,

(HAIR, Jr. et al.,2005).

Contudo deve-se levar em consideração o fato das proxies usadas (IFDM e IFGF)

estarem sujeitas à questionamentos, principalmente no que se refere à clareza das

metodologias empregadas na validação e embasamento teórico dos constructos, além da

existência de críticas quanto a metodologia empregada no cálculo do IDH (BILBAO-

UBILLOS, 2012; BARBOSA, 2017).

Ciente dessas limitações, serão apresentados a seguir, a forma de cálculo de todos os

subíndices, necessários para a construção do Índice de Capacidade Institucional.


4.1- Cálculo do Subíndice: Dimensão Administrativa

Para o cálculo da dimensão administrativa foram considerados as variáveis IFDM e

gasto per capta com segurança pública:

傘四産í仔纂餐算蚕 �纂仕餐仔餐史嗣司珊嗣餐士伺餐 = [惣 � 薩擦拶捌餐 + ( ��岫札珊史嗣伺傘蚕賛四司珊仔ç珊餐岻 − ��岫札珊史嗣伺傘蚕賛四司珊仔ç珊仕餐仔岻��岫札珊史嗣伺傘蚕賛四司珊仔ç珊仕珊�岻 − ��岫札珊史嗣伺傘蚕賛四司珊仔ç珊仕餐仔岻)想 ] 岫惣岻

A variável IFDM é composta pelos indicadores: emprego e renda, educação e saúde. A

leitura dos resultados do índice varia de 0 a 1, sendo que, quanto mais próximo de um, maior

o desenvolvimento da localidade. Contudo, para o cálculo da variável (gasto per capta com

Onde n representa a quantidade de subíndices e i é a identificação de cada unidade

Onde i representa a identificação de cada unidade

46

segurança pública) foi necessário recorrer à transformação logarítmica porque se pretendeu

analisar a variação percentual dos gastos per capita com segurança e não a variação nominal,

de modo a tornar mais coerente à dinâmica desses gastos entre as cidades analisadas,

independente do seu potencial de investimentos, dado o contexto de disparidades existentes

entre as cidades mineiras (SABIONI et al., 2016).

Também é importante ressaltar que todos os indicadores do subíndice administrativo

foram considerados com pesos iguais. Assim, o subíndice que compõe a dimensão

administrativa (Figura 2) corrobora o quadro de disparidades entre os municípios mineiros no

quesito capacidade administrativa.

De posse dessas informações, é observado que as mesorregiões: Norte de Minas;

Jequitinhonha e Vale do Mucurí apresentaram os piores indicadores, para a dimensão

administrativa, em comparação com as demais regiões do estado, especificamente às

mesorregiões: Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba; Oeste de Minas e Sul e Região

Metropolitana Minas.

Isso implica que, apesar do caráter recente e inovador desse estudo, o quadro de

desigualdades ressaltado pela dimensão administrativa apresentou padrões similares aos

FIGURA 2 – Dimensão Administrativa


47

verificados em distintos estudos sobre o grau de eficiência das gestões municipais de Minas

Gerais. Logo, em consonância aos estudos de Lopes e Toyoshima (2008) e Reis et al. (2013),

que estudaram, respectivamente as estruturas de eficiência de gestão municipal no âmbito da

saúde e previdência social, foi observado que as mesorregiões do agrupamento Norte de

Minas, Jequitinhonha e Vale do Mucuri, regiões mais pobres do estado, se destacaram com

os piores escores da dimensão administrativa do Índice de Capacidade Institucional das

estruturas administrativas municipais de Minas Gerais.

Esse fato pode expor a tendência das regiões mais pobres possuírem os piores escores

de eficiência de gestão em relação às demais regiões. Segundo Silva (2009) a existência de

cidades com diminuta atividade econômica e elevado número de habitantes vivendo em

situação de pobreza contribuíram para a ampliação das disparidades de qualidade de vida e

bem estar social. Nesse sentido, ações do setor público são necessárias para eliminação deste

quadro, que tende a permanecer.

4.2 - Cálculo do Subíndice: Dimensão Política

A Dimensão política considerou as variáveis: participação social e a capacidade de

articulação interinstitucional das estruturas administrativas municipais. Assim os indicadores,

número de conselhos municipais atuantes (subíndice conselho) e grau de participação

consórcios (subíndice consórcio) foram construídos com o objetivo de compor as variáveis da

dimensão política, expressos pelas fórmulas:

傘四産í仔纂餐算蚕察伺仔史ó司算餐伺餐 = [察蚕纂四餐 + 察史珊ú纂蚕餐 + 察嗣四司餐史仕伺餐 + 察算四残嗣餐 + 察酸珊産餐嗣珊çã伺餐 + 察珊仕産餐蚕仔嗣蚕餐 + 察嗣司珊仔史使餐 +察纂蚕史蚕仔士伺残士餐仕蚕仔嗣伺餐 + 察史珊仔蚕珊仕蚕仔嗣伺餐 + 察á賛四珊史餐 + 察史ó残餐纂伺史餐 + 察珊史史餐史嗣ê仔算餐珊餐層匝 ] 岫ね岻

傘四産í仔纂餐算蚕察伺仔史蚕残酸伺餐 = [匝�察算司餐珊ç珊珊纂伺残蚕史算蚕仔嗣蚕餐 + 匝�察蚕纂四算珊çã伺餐 + 匝�察史珊ú纂蚕餐 + 察算四残嗣四司珊餐 + 察蚕史使伺司嗣蚕餐 + 察使珊嗣司餐仕ô仔餐伺算四残嗣餐� ] 岫の岻

Antes de se adentar na descrição do subíndice, político, é necessário salientar que a

seleção de indicadores é uma tarefa delicada, pois não existe uma teoria formal que permita

orientá-la com estrita objetividade (JANNUZZI, 2002). Assim, no cálculo do indicador,

número de conselhos municipais atuantes, os seguintes conselhos (criança e adolescente,

saúde e educação) obtiveram ponderação mais elevada, peso dois, devido à obrigatoriedade da

48

criação desses conselhos segundo o texto constitucional (BUVINICH, 2014). Os demais

conselhos, sem obrigatoriedade prevista por Lei, obtiveram peso um. O cálculo do indicador

grau de participação em consórcios obteve igual ponderação. A fórmula que representa a

dimensão politica é:

傘四産í仔纂餐算蚕 �伺残í嗣餐算伺餐 = [傘四産í仔纂餐算蚕察伺仔史ó司算餐伺餐 + 傘四産í仔纂餐算蚕察伺仔史蚕残酸伺餐匝 ] 岫�岻

O resultado do cálculo do subíndice político foi realizado aos moldes do cálculo do

subíndice administrativo. No entanto foi observada uma relevante diferença nos resultados

gerais das médias do subíndice político (Figura 3).

FIGURA 3 – Dimensão Política Fonte: elaborado pelo autor.

49

Logo, é possível observar que o subíndice, dimensão política, apresenta valores gerais

maiores e homogêneos do que o subíndice referente à dimensão administrativa, situação

considerada positiva, uma vez que segundo Gohn (2001), devido à proximidade com os

governos municipais e pela facilidade de percepção e absorção das demandas sociais, os

conselhos municipais se constituíram como um importante mecanismo de fomento para a

participação e controle social. Ao passo que os consórcios públicos são considerados como

um tipo de instrumento usado para o planejamento das políticas públicas de âmbito regional

que propiciam aos governos locais, que o compõem, ganhos em economia de escala (CRUZ,

2001).

No entanto é salientado que os valores do subíndice, dimensão política, se concentram

no estrato moderado e bom, de modo a indicar a necessidade de investimentos, por parte dos

governos, na criação, fiscalização e difusão de informações sobre os canais de participação e

controle social, tais como os conselhos municipais e dos arranjos institucionais.

Outra importante informação faz referência aos excelentes resultados obtidos por

determinados municípios da mesorregião Norte de Minas, especificamente os municípios:

Jaíba; Gameleiras; Verdelândia, Itacarambi e Pai Pedro, se destacaram como uma “ilha de

eficiência” em meio a uma região com escores que variam entre ruim e moderado nas demais

dimensões que compõe o ICI. Também se faz menção que o porte populacional dessas “ilhas

de eficiência” varia pouco, ou seja, com exceção de Janaúba (70 mil habitantes) as demais

cidades possuem menos de 50 mil habitantes. Portanto, esses indicativos merecem um estudo

pormenorizado sobre os fatores que possibilitaram esses elevados escores de eficiência.

4.3 - Cálculo do Subíndice: Dimensão Fiscal

A dimensão fiscal foi composta pelo índice Indice Firjan de Gestão Fiscal (IFGF),

representado esquematicamente (Figura 4). O emprego da proxie (IFGF) buscou elucidar o

aspecto fiscal dos municípios analisados a partir de um viés estrutural, isto é, com vistas ao

aprimoramento da gestão fiscal dos municípios a partir de mecanismos de boa gestão

administrativa, responsabilidade fiscal e estímulo ao controle social.

Explicando sucintamente as demais variáveis que compõem o IFGF tem-se que: a

variável, Custo da Dívida, leva em consideração o fato de que para a grande maioria dos

municípios brasileiros o endividamento de longo prazo não é utilizado como forma de

financiamento, por isso a ponderação do custo da dívida de longo prazo é menor (10%) do

que as demais variáveis que compõe o índice (22,5%), conforme calculado pela FIRJAN.

50

A variável, Receita Própria, objetiva verificar o grau de autonomia das receitas dos

municípios, em relação às transferências constitucionais e voluntárias. A variável,

Investimentos, visa mensurar a parcela dos investimentos nos orçamentos municipais,

considerando as proposições de Gobetti e Klering (2007), de que o processo orçamentário é

“míope” e atribui excessivo peso ao custo corrente de um projeto, independentemente de seus

benefícios futuros, causando constrangimentos aos investimentos de longo prazo em

detrimento dos projetos de curto prazo. A variável, Gastos com Pessoal, busca avaliar o

comprometimento das receitas com as despesas de pessoal de modo que quanto menor o

comprometimento do orçamento com a folha de salários do funcionalismo municipal, maior o

espaço de manobras para a execução de políticas públicas. A variável, Liquidez, considera a

rubrica restos a pagar, logo, caso o município inscreva mais restos a pagar do que recursos em

caixa no ano em questão ele terá pior avaliação (FIRJAN, 2017).

Com base nas considerações expostas, os resultados referentes ao subíndice, dimensão

fiscal, também ressaltaram o quadro de disparidades verificado no subíndice administrativo,

porém em menor grau. As mesorregiões Norte de Minas, Noroeste de Minas e Vale do

Jequitinhonha, apresentam os piores resultados de Índice de Capacidade Institucional, em

comparação às demais mesorregiões do Estado de Minas Gerais (Figura 5).

Fonte: FIRJAN, 2015.

FIGURA 4 – Estrutura do IFGF

51

Assim, as disparidades verificadas no subíndice fiscal corroboram as proposições

apresentadas por Arretche (2010), de que diferentes contextos regionais podem levar a

distintas capacidades de arrecadação dos municípios influenciando o resultado fiscal dos entes

municipais e, em decorrência, influindo no Índice de Capacidade Institucional das estruturas

administrativas municipais (ICI). Consequentemente, as disparidades fiscais regionais,

avaliadas pelo IFGF, interferem na composição das receitas dos entes públicos, impactando as

condições de provisão de bens e serviços, como apontam Resende (1999) e Magalhães (2017).

Esses estudos evidenciaram que as disparidades fiscais municipais incidiram,

principalmente, devido as assimetrias na repartição dos recursos entre municípios durante o

processo de descentralização ocorrido no Brasil, de modo a originar dificuldades de se

conciliar a descentralização fiscal com as desigualdades regionais e devido aos incentivo à

criação de novos municípios, a partir da regra de emancipação de antigos distritos pela

Constituição Federal de 1988, acentuando as desigualdades existentes. Portanto, sugere-se que

as disfunções, oriundas do processo de descentralização, contribuíram com as disparidades da

capacidade institucional das estruturas municipais, corroboradas pelos resultados que serão

apresentados a seguir.

FIGURA 5 – Dimensão Fiscal Fonte: elaborado pelo autor.

52

4.4 - Estatísticas do Índice de Capacidade Institucional

Com o intuito de avançar empiricamente nos estudos sobre a capacidade institucional,

essa pesquisa objetivou realizar a caracterização das estruturas administrativas municipais do

estado de Minas Gerais em uma escala que varia de zero (nível insuficiente de CI) até um

(nível altamente satisfatório de CI).

Ao considerar as dimensões: administrativa, política e fiscal em um índice foi possível

classificar e hierarquizar os municípios mineiros quanto ao seu grau de capacidade

institucional. Logo, o Índice de Capacidade Institucional se diferiu das demais mensurações

de desempenho, no âmbito dos estudos sobre a CI, pela metodologia empregada na sua

construção, por congregar em sua estrutura analítica as diferentes dimensões que

circunscrevem a temática da CI e suas inter-relações, e por não se resumir a uma função

específica da CI, ou seja, permitiu a generalização dos resultados para o nível analisado, isto

é, o nível organizacional (HUERTA, 2008; WU et al., 2015).

Tendo como ponto de partida o objetivo de examinar a existência de diferentes

realidades nas estruturas administrativas municipais do estado de Minas Gerais, foi realizada

uma análise descritiva dos dados relativos ao ICI, com vistas a conhecer as características dos

municípios em relação ao Índice de Capacidade Institucional.

Com base na análise estatística descritiva (AED), foi verificado que a média dos

resultados para o ICI foi de 0,516, ou seja, notou-se que a maioria dos municípios analisados

apresentou um valor de ICI considerado moderado, o que confirma a necessidade desses

municípios melhorarem a capacidade institucional de suas estruturas administrativas com o

intuito de conseguir maior eficiência de gestão e alcançar os objetivos públicos. Também foi

observada a homogeneidade dos dados desvio padrão de 0,067. Contudo, a análise de

amplitude revelou a existência de disparidades, quanto ao nível de capacidade institucional,

visto que o município com o valor mínimo de ICI (insuficiente) apresenta o valor de 0,313 e o

município com o ICI considerado muito satisfatório apresentou o valor máximo de 0,735.

Esse é um indicativo que expressa à necessidade de investimentos, de parte dos entes;

municipal, estadual e federal, tanto em fiscalização quanto em incentivos à boa gestão.

O coeficiente de curtose demonstrou que a distribuição é leptocúrtica, sendo

levemente mais alongada em relação à distribuição normal. Também foi verificado, pelo teste

(KS) de normalidade, que não se pode rejeitar a hipótese de que o Índice de Capacidade

Institucional segue uma distribuição normal (99% de confiança) (Tabela 2).

53

Os resultados apresentados evidenciam que alguns municípios possuem capacidades e

competências institucionais para empreender ações e, em decorrência, alcançar dos objetivos

públicos pretendidos. Por outro lado, há municípios com um grande déficit de capacidade

institucional, que merecem atenção imediata das autoridades públicas.

4.5 - Aplicação do Índice de Capacidade Institucional em Minas Gerais

Antes de se iniciarem as análises sobre o Índice de Capacidade Institucional, faz-se

importante salientar a natureza exploratória desse estudo, uma vez que não há indícios de

outra abordagem referente aos estudos sobre a CI que se assemelhem a esta proposta de

investigação. Assim, elucidam-se as limitações inerentes à escolha das proxies relativas às

dimensões da CI e da obtenção de dados com agregação geográfica limitada ao Estado de

Minas Gerais, considerada uma amostra pequena diante do universo de pesquisa representado.

Consciente dessas limitações, o Índice de Capacidade Institucional visou caracterizar

as estruturas administrativas municipais a partir do grau de capacidade institucional nas

diferentes dimensões que circunscrevem a CI. Por sua vez, os resultados demonstraram a

existência de diferentes realidades nas estruturas administrativas municipais de Minas Gerais

(Figura 6).

AMPLITUDE MÍNIMO MÁXIMO MÉDIA DESVIO PADRÃO

VARIÂNCIA ASSIMETRIA CURTOSE

0,423 0,313 0,735 0,516 0,067 0,04 0,17 0,255

Tabela 2 – AED do Índice de Capacidade Institucional


54

Genericamente, as variáveis apresentam resultados crescentes do grupo 1 ao grupo 5,

igualmente divididos a partir do número de quantis (Tabela 3).

Insuficiente ( 1 ) Escore de ICI variando de 0,313 até 0,460

Ruim ( 2 ) Escore de ICI variando de 0,460 até 0,502

Moderado ( 3 ) Escore de ICI variando de 0,502 até 0,534

Bom ( 4 ) Escore de ICI variando de 0,534 até 0,571

Altamente Satisfatório ( 5 ) Escore de ICI variando de 0,571 até 0,736

Com base nos resultados, destacou-se o contraste entre os escores de ICI dos grupos 1

e 5. Contudo, no que se refere à influência do grau de urbanização dos municípios nos

resultados do Índice de Capacidade Institucional, revelou-se que oito das dez cidades

melhores ranqueadas pelo ICI são consideradas cidades de pequeno porte, até 50 mil

FIGURA 6 – Aplicação do Índice de Capacidade Institucional



TABELA 3 – Legenda de Classificação do ICI

55

habitantes, exceção para São João del Rei e Santa Luzia que se caracterizam como municípios

médio porte (SPOSITO 2006b). Ressalva-se que a classificação dos municípios a partir destes

três grandes grupos de população: pequenos, médios e grandes, reclama por estudos que

contemplem estratificações mais precisas (RIBEIRO et al., 2011).

No entanto, essa informação contraria os resultados do estudo de Costa et al. (2015), o

qual expõe que quanto maior o tamanho populacional e a parcela urbana dos municípios,

menores serão os gastos per capita para obter eficiência de gestão, sugerindo que as

economias de escala, no que se refere à eficiência da gestão pública, logram vantagens sobre

os municípios com menor porte populacional. Esse estudo verificou que essa afirmativa não

pode ser generalizada no estado de Minas Gerais, uma vez que, cidades de grande porte como

Belo Horizonte, Uberlândia, Contagem e Juiz de Fora, as maiores cidades mineiras, não

figuram entre as com maiores ICI.

A partir da análise das mesorregiões, verificou-se que todas as mesorregiões estão

intensamente presentes no estrato (3), moderado. No estrato (5), que expressa o melhor grau

de ICI se destacaram as mesorregiões: Campo das vertentes; Central Mineira e Sul e Sudoeste

de Minas. Já no estrato (1), que evidencia o pior grau de CI, se destacaram as mesorregiões:

Jequitinhonha; Vale do Mucuri e Vale do Rio Doce. Essa situação ratifica os resultados de

estudos anteriores: Salvato et al., (2006); Lopes e Toyoshima (2008); Silva (2009) e Reis et

al. (2013), que salientaram a concentração de municípios com estruturas socioeconômica

ruins na mesorregião Norte e Nordeste de Minas Gerais, em comparação com as demais

mesorregiões mineiras. Diante dos padrões verificados, com base na visualização do ICI,

ressalta-se a possibilidade do efeito de dependência espacial. Este conceito expressa a

tendência de uma variável associada à determinada localização assemelhe-se mais ao valor de

suas amostras vizinhas do que ao restante das localizações do conjunto amostral (BONAT et

al., 2007).

Outra relevante observação advém das disparidades dos ICI de municípios vizinhos,

especificamente nas mesorregiões Vale do Mucuri e Vale do Rio Doce (Figura 7).

56

Observa-se que, apesar de serem municípios vizinhos, Ataleia e Itabirinha, e com

porte populacional considerado pequeno (ambos com menos de vinte mil habitantes), esses

municípios contrastam os escores, insuficiente e muito satisfatório, situação que deve ser

investigada pormenorizadamente em estudos futuros.

Esse estudo partiu do pressuposto que qualidade da atuação das instituições do Estado

depende, em grande medida, da gestão de seus recursos e da efetividade das suas ações

(RIBEIRO et al., 2011). Nesse sentido, os programas federais de fortalecimento da CI devem

atuar com maior ênfase nas regiões que identificarem os piores resultados no Indicador de

Capacidade Institucional.

Portanto esse estudo aproxima-se da concepção de Huerta (2008), a qual salienta que

se for desejado analisar a capacidade institucional de um governo municipal, deve ser

reconhecido em primeiro lugar que apesar dessa capacidade ser expressa particularmente no

governo municipal, ela também está associada a outras áreas de governo e poderes da União.

Cabendo a atuação conjunta e harmônica de todos os entes federados, para a melhor prestação

de serviços e bens públicos.


FIGURA 7 – Disparidades Vizinhas

57

5 CONCLUSÃO

O Índice de Capacidade Institucional destinou-se a atender a expectativa empírica de

se constituir como uma ferramenta para a fiscalização, planejamento e mensuração de

desempenho das estruturas administrativas municipais de Minas Gerais e a perspectiva teórica

de avançar empiricamente nos estudos sobre a capacidade institucional. Dessa forma, o ICI

permitiu o exame geral do constructo de capacidade institucional, possibilitando o

levantamento de informações que podem auxiliar a tomada de decisão.

Os resultados ressaltaram as disparidades na capacidade institucional das estruturas

administrativas de MG, de maneira a sugerir a necessidade de incentivos e investimentos nas

dimensões, administrativa, política e fiscal, com vistas a elevar a CI das gestões públicas

municipais. Diante a relevância dos municípios como atores na implementação de políticas

públicas, torna-se indispensável, tanto a profissionalização da gestão municipal quanto a

necessidade de instituição de controles democráticos ou populares da ação pública.

Diante das evidências verificadas neste estudo, podem ser concebidos planos e

projetos direcionados para a melhoria da capacidade institucional dos municípios em todo o

Brasil, servindo como um incremento aos programas de fortalecimento de capacidade

institucional implementados pelo governo federal.

As disparidades verificadas entre os municípios de Minas Gerais apontam a

necessidade de elaboração sistemas de gestão de desempenho direcionados para o âmbito da

capacidade institucional. Logo, torna-se desejável que as gestões estadual e federal, forneçam

suporte aos municípios que se encontram em situações menos favoráveis.

Entre as limitações deste estudo, se ressaltam àquelas inerentes ao uso das proxies

IFDM e IFGF, a carência de dados e informações abrangentes, e a diminuta publicação de

estudos sobre a CI das prefeituras municipais, o que dificulta a expansão das pesquisas

quantitativas sobre o tema.

Como sugestão para próximos estudos se propõe a análise comparada dos padrões e

discrepâncias espaciais existentes nos níveis de ICI do estado mineiro, a partir das técnicas de

análise geoespacial, benchmark e anti-benchmarck. Além disso, recomenda-se à ampliação da

análise da CI para todo o território nacional.

58

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2015.

64

ARTIGO 3

Análise Espacial do Índice de Capacidade Institucional nas prefeituras de Minas Gerais

RESUMO:

A temática da capacidade institucional ganhou relevância, tanto pela academia científica

quanto pelos governos. Neste sentido é possível avançar empiricamente nos estudos sobre a

sobre essa temática, a partir do uso adequado de técnicas estatísticas para dados espaciais no

intuito de subsidiar as tomadas de decisões governamentais e gerar importantes informações

para a academia. Neste artigo é apresentada uma abordagem metodológica baseada no Índice

de Capacidade Institucional das estruturas Administrativas Municipais de Minas Gerais. Por

intermédio do indicador de autocorrelação espacial, Índice de Moran, foi possível dividir o

estado de Minas Gerais em grupos, indicando onde se encontram as melhores e piores

estruturas municipais, de modo a definir áreas prioritárias para a intervenção governamental.

Os resultados elucidaram a autocorrelação e heterogeneidade espacial da capacidade

institucional das prefeituras de Minas Gerais, possibilitando uma atuação mais direcionada do

governo para contextos específicos.

Palavras-Chave: Capacidade Institucional, Índice de Capacidade Institucional, Índice de

Moran, Autocorrelação Espacial

1 INTRODUÇÃO

A capacidade institucional (CI) é definida como o conjunto de recursos, competências

e habilidades que as instituições possuem, ou deveriam possuir, para o alcance dos objetivos

almejados (PAINTER e PIERRE, 2005)

Contudo, ainda que a temática da CI tenha ganhado a atenção de governos e da

academia científica, a partir de diferentes perspectivas, existe pouca concordância sobre como

defini-la, operacionaliza-la, mensura-la e aprimora-la, devido à abrangência que esse conceito

possui (HUERTA, 2008; WU et al., 2015). O fato é que possuir uma adequada capacidade

institucional caracteriza-se como pré-condição para a eficiência das instituições (HOWLETT,

2015).

Segundo Mizharri (2004), o aprimoramento da CI é um processo dinâmico de

aprendizado e adaptação que requer o uso, ou a construção, de instrumentos de mensuração

que permitam a avaliar os diferentes níveis de CI ao longo de um contínuo. Desta forma, um

fator que dificulta a operacionalização e mensuração desse conceito se associa ao contexto de

desigualdades entre as estruturas administrativas, municipais e estaduais no Brasil, mesmo

65

após o processo de reformas descentralizadoras da administração pública (ARRETCHE,

1996).

Dessa forma, um modo de se mensurar a capacidade institucional dos governos se dá

pela da construção de indicadores e medidas de desempenho que considere as distintas

dimensões que compõem o “constructo” capacidade institucional, a exemplo de um índice de

capacidade institucional. De fato, a lógica da construção de indicadores e medidas de

desempenho se relaciona à eficácia e a legitimidade das instituições públicas (JARRAR e

SCHIUMA, 2007). No entanto, para além de se mensurar a capacidade institucional, é

necessário verificar como ela se organiza no espaço.

Em consonância com as informações anteriormente apresentadas destaca-se que a

heterogeneidade socioeconômica, sociopolítica, ambiental e estrutural proporcionam efeitos

espaciais diversos, como o da dependência espacial. Este conceito se relaciona à ausência de

estabilidade no espaço, ocasionando a variação das formas funcionais dos parâmetros

conforme a localização geográfica da variável (BONAT et al., 2007).

Com efeito, diversos estudos abordam essa temática, a exemplo de Peréz (2005), que

objetivou estudar, a partir de padrões geoespaciais, a dimensão da pobreza na Colômbia.

Cavallieri e Lopes (2008) criaram o Índice de Desenvolvimento Social, com a finalidade

mensurar o grau de desenvolvimento social de uma determinada área geográfica em

comparação com outras de mesma natureza. Barbosa et al. (2016) que investigaram a análise

espacial da mortalidade por câncer e sua correlação com indicadores socioeconômicos dos

municípios brasileiros.

Entretanto, apesar do desenvolvimento e evolução de uma série de softwares e

modelos estatísticos para dados espaciais que permitem a avaliação da existência de relações

sociopolíticas, econômicas e diversos fatores intervenientes, possibilitando sua relação com a

localização geoespacial (HENNINGER e SNEL; 2002), não foram encontradas evidências na

academia sobre o emprego de tais metodologias nos estudos que envolvem a temática da

capacidade institucional, após buscas em bases indexadas de periódicos da CAPES.

O objetivo desta pesquisa consistiu em avançar empiricamente nos estudos sobre a

capacidade institucional, visando: elucidar semelhanças e diferenças espaciais; identificar

clusters de municípios que se autocorrelacionem; descobrir padrões e tendências de

associações espaciais, além de outras formas de heterogeneidade espacial. Dessa maneira,

pretende-se identificar as regiões que necessitem de suporte federal e/ou estadual para o

fortalecimento da CI das estruturas administrativas.

66

Portanto, esse estudo pretende verificar se o Índice de Capacidade Institucional é

aleatoriamente distribuído no Estado de Minas Gerais ou se existem tendências geoespaciais

que determinam o grau de CI em regiões específicas. A Análise Exploratória para Dados

Espaciais (ESDA) será aplicada como ferramenta para o exame da existência de diferenciais

de CI, tendo como base o Índice de Capacidade Institucional do estado de Minas Gerais. Para

tanto, será empregada a técnica do Índice de Moran (global e local) e do gráfico de

espalhamento de Moran.

Essa pesquisa está organizada da seguinte forma. Após essa introdução, o texto

desenvolve uma breve discussão teórico-conceitual sobre o as peculiaridades que envolveram

a formação da estrutura federal brasileira e o processo de descentralização, além da

necessidade de se analisar espacialmente as medidas de desempenho. A seção três descreve as

metodologia proposta para a análise geoespacial do ICI. Os resultados são discutidos na

seção quatro. O artigo encerra com as conclusões e implicações práticas dessa pesquisa.


2.1 - Uma breve contextualização do Arcabouço Institucional Brasileiro

O arcabouço institucional cria e estabelece as regras básicas de funcionamento do

Estado. Por isso, Lindvall e Teorell (2016) alertam para a necessidade dos estudos sobre a CI

não prescindirem da contextualização do arcabouço institucional ao qual estão inseridos, uma

vez que as características institucionais evidenciam a capacidade do Estado de promulgar e

cumprir as determinações legais, gerar receitas, estabelecer burocracias eficientes,

implementar e fiscalizar políticas públicas, etc.

Em razão de sua estrutura institucional o Estado brasileiro desenvolveu uma forma

peculiar de governo. De fato, os princípios políticos-constitucionais estabelecidos pela

Constituição Federal de 1988 regeram, dentre outros aspectos, o regime político democrático,

o sistema de governo republicano-presidencialista, o pluralismo político e o formato de

Estado federal, com a instituição de três entes federados autônomos.

Nesse sentido, Franzese e Abrúcio (2013, p. 366) ressaltam duas características

inerentes à estruturação do Estado brasileiro, desenhadas pela Constituição de 1988: “uma

forte diretriz pró-descentralização e um rol significativo de competências compartilhadas

entre as (três) esferas de governo”.

A primeira característica remete aos padrões históricos de organização político-

administrativa que antecederam a Constituição Federal de 1988. Com efeito, o período de

67

ditadura militar estabeleceu um governo centralizado e autoritário que constrangeu a

concepção federativa do Estado brasileiro e provocou uma reação de oposição dos

constituintes, materializada através da descentralização administrativa e universalização de

direitos. Desta forma, “passou-se a supor que, por definição, formas descentralizadas de

prestação de serviços públicos seriam mais democráticas e que, além disto, fortaleceriam e

consolidariam a democracia” (ARRETCHE, 1996, p. 1).

A segunda característica se relaciona à tipologia do federalismo brasileiro, que se

distingue pela consolidação dos entes municipais como estruturas com autonomia política,

administrativa e financeira, pela não definição da “modalidade” de federalismo a ser aplicada,

isto é, se o modelo de federalismo adotado pela Constituição brasileira é competitivo ou

cooperativo, e pela constituição de sistemas nacionais de políticas públicas, principalmente

nos âmbitos da educação (FUNDEB e FUNDEF), saúde (SUS) e assistência social (SUaS).

Em termos práticos, observa-se que a Constituição de 1988 distribuiu competências e

responsabilidades setoriais entre os três níveis de governo (cenário característico do modelo

competitivo) e, ao mesmo tempo, incentivou a colaboração dos entes governamentais a partir

da execução compartilhada de determinadas atribuições em diversas áreas de políticas

públicas, a exemplo dos sistemas nacionais (cenário característico do modelo cooperativo).

Logo, verifica-se no novo contexto federativo a intenção fortalecer a CI dos governos

subnacionais, consideradas as estruturas mais permeáveis às demandas e fiscalização da

sociedade civil, por meio das diretrizes constitucionais de descentralização e universalização

de políticas públicas (FRANZESE e ABRÚCIO, 2013). Entretanto esse processo transformou

a dinâmica de distribuição de recursos pelo fato da:

estratégia federal não apenas [incluir] a mera transferência de recursos em nome da

execução de sua agenda, mas também [transferir] a gestão de parte das políticas

sociais. Assim, estados e municípios passaram a realizar investimentos e assumiram

efetivamente a responsabilidade sobre as redes de prestação de serviços

(FRANZESE e ABRÚCIO, 2013, p. 377).

Em suma, destaca-se que a organização do Estado brasileiro estabeleceu, entre outros

preceitos, a descentralização em diversas áreas de políticas sociais. Esse processo impactou a

CI dos governos subnacionais e, em decorrência, agravou o cenário de disparidades. Isso

significa que alguns governos não são capazes de levantar receitas suficientes para prover à

população dos bens e serviços públicos, sob sua responsabilidade, constrangendo a CI dos

entes subnacionais.

68

2.2 - As reformas de descentralização e a CI dos governos

Diversos estudos apontam que o processo de descentralização administrativa nacional

ocorreu de forma desordenada. Com efeito, Rezende (2003) e Arretche (2010) elucidaram

distorções no processo de “descentralização”, dentre os quais se destacam: i) o desequilíbrio

entre a repartição de recursos e de atribuições entre os entes federados; ii) a ausência de uma

direção central de planejamento, que ocasionou a heterogeneidade do processo de

descentralização; iii) o incentivo à desagregação, a partir das tendências de concentração de

demandas e recursos; iv) o enfraquecimento da CI do governo central, isto é, da União.

Segundo Gomes (2010) é vasta a produção acadêmica sobre o processo de

descentralização da administração pública, tanto no contexto brasileiro quanto no contexto

internacional, e por este motivo existem muitas abordagens explicativas sobre os efeitos que

as reformas de descentralização exerceram na CI dos governos.

A primeira interpretação enfoca a descentralização fiscal como uma dimensão

suficiente e necessária para se explicar o aumento da CI dos governos. Especificamente, é

sustentada a concepção de que a liberdade de tributar e alocar recursos consiste na chave para

o aumento da CI dos governos.

Baseando-se nos conceitos de equilíbrio de mercado os teóricos dessa vertente

sugerem que, quanto mais descentralizados, maior a eficiência alocativa dos governos

subnacionais (estaduais e municipais), pela facil idade de percepção das preferências e

necessidades dos cidadãos em relação ao governo central. A expectativa, segundo Oates

(1999), é a de que governos descentralizados conseguiriam obter informações com menor

custo, além de poder, de maneira mais eficiente, propor e implementar políticas atinentes às

necessidades percebidas pelo coletivo. Dessa forma ocorreria uma competição ‘saudável’ por

‘clientes’, incitando os governos estaduais e municipais a fornecerem as melhores cestas de

produtos/serviços públicos com as menores taxas de impostos.

It turns out that it is straightforward to develop an analogue to perfect competition in

the private sector. In such a setting, governments compete with one another for a

mobile capital stock that both generates income for local residentes and provides a

tax base for them-and such competition leads local officials to adopt efficient levels

of outputs of public goods and tax rates. In these models, the invisible hand works in

much the same way as in the private sector to channel policy decisions in individual

jurisdictions into an efficient outcome from a national perspective (OATES, 1999, p.

1135).

69

Contudo, nesse modelo interpretativo são desconsiderados os elementos políticos,

estruturais e institucionais, tais como, as disparidades existentes entre os entes subnacionais, a

motivação dos políticos; o papel das burocracias; a atuação dos stakeholders sobre os

processos decisórios; os aspectos políticos e administrativos; etc., de modo a limitar o papel

dos governos centrais à criação das políticas que necessitam de coordenação nacional, tais

como as transferências intergovernamentais e políticas macroeconômicas.

A segunda interpretação concebe os governos subnacionais como entidades inseridas

num contexto de regulação governamental, logo, essa linha de análise considera os aspectos

administrativos, fiscais e políticos da descentralização, e seus respectivos impactos na CI dos

governos.

Essa vertente explicativa propõe uma ruptura à noção simplificada de que existe uma

única condição, que é suficiente para a autonomia e para o aumento da CI dos governos

subnacionais, conforme exposto por Gomes (2010):

The main criticism of this group of analyses is in relation to the operationalization of

the measures that should reflect analytical concepts on the one hand, and the

difficulties inherent in comparative studies on the other, especially when the

distinction between degrees and forms of decentralization renders the analyses more

complexity. The variation in the ways of classifying degrees and types of

decentralization also ends up producing discrepant results (GOMES, 2010, p. 115).

Em suma, a principal crítica aos teóricos dessa vertente advém da inexistência de

uniformidade sobre a operacionalização e a mensuração das informações referente aos níveis

de descentralização e dos seus impactos na CI dos governos subnacionais, sendo necessária a

criação de um referencial conceitual comum para posteriores pesquisas empíricas.

A terceira concepção relaciona a eficácia do processo de descentralização ao desenho

institucional das reformas de descentralização. Desse modo, a adoção de projetos

institucionais específicos aumentaria a CI das estruturas dos governos subnacionais, a partir

do incremento da accountability; dos mecanismos de responsabilidade fiscal; da

institucionalização de canais de participação social; da garantia de capacidades fiscais e

administrativas para a provisão de serviços; dentre outros.

Todavia, Litvack et al. (1998 p. 2, tradução própria.) salientam que a capacitação

fiscal e administrativa dos governos subnacionais deveria preceder à adoção desses projetos

institucionais e, por este motivo, os governos de muitos países em desenvolvimento muitas

vezes não respondem aos seus cidadãos, porque: “as tomada de decisões raramente são

70

transparentes e previsíveis. As oportunidades para cobranças e os resultados são limitados por

causa de instituições fracas.” Nesta acepção, as instituições são consideradas fracas quando

não possuem adequada CI.

Foi verificado, a partir da análise dessas três concepções, que o processo de

descentralização da administração pública pode gerar efeitos na CI dos governos, em todos os

níveis. No entanto, avançar empiricamente nos estudos sobre a CI implica o reconhecimento

de padrões significativos, seja de associação espacial ou estatística, a partir de determinados

critérios, de avaliação ou mensuração de desempenho, de modo a permitir a identificação

clusters e outliers espaciais (CÂMARA et al., 1996).

2.3 - Análise Espacial da Capacidade Institucional

O advento da gestão pública baseada na avaliação e julgamento de medidas de

desempenho requer uma mudança de cultura e a necessidade do Estado e gestores públicos

estarem dispostos a realizar investimentos em sistemas de informação e medidas de

desempenho (SANGER, 2007).

De modo análogo a academia também necessita de mudanças conceituais, para

combinar a compreensão histórica e qualitativa das informações com o tratamento

quantitativo de dados, de forma a subsidiar tomadas de decisões mais eficazes, e com bases

mais objetivas, por parte dos gestores públicos (BONAT, 2007).

Para Câmara et al. (2000) a academia científica tem se beneficiado ante a

disponibilidade de softwares de análise estatística de dados e de sistemas de informações

geográficas com baixos custos e interfaces amigáveis, a exemplo do Terraview e QGIS,

distribuídos na forma livre e com o código aberto.

Tais softwares auxiliam as tomadas de decisões, a partir do emprego de ferramentas de

análises estatísticas essenciais para a condução de cada etapa do processo analítico, e

permitem a apresentação espacial de variáveis diversas, como: densidades populacionais,

construção de indicadores, análise de correlações, etc.

Os softwares de informações estatísticas geoespaciais possibilitam uma percepção

visual da distribuição espacial da variável em análise. Além disso, são muito úteis para a

tradução de padrões existentes no espaço em exposições objetivas e mensuráveis. Logo, a

análise espacial possibilita estabelecer uma quantificação explícita da variabilidade espacial

do fenômeno estudado.

71

Diante das consequências advindas da gênese do arcabouço institucional brasileiro e

dos efeitos causados pelas reformas de descentralização na capacidade institucional das

estruturas administrativas estaduais e municipais no Brasil. Faz-se pertinente avançar nos

estudos sobre a CI e compreender a existência, ou não, do fenômeno de dependência espacial.

Este conceito se distingue como uma característica inerente á representação de dados,

por intermédio de subdivisões territoriais, se relacionando à tendência ao qual o valor de uma

variável associada a uma determinada localização assemelhe-se mais ao valor de suas

amostras vizinhas do que ao restante das localidades presentes no conjunto amostral

(CARDOSO, 2005).

Logo, conhecer a distribuição espacial da capacidade institucional das estruturas

administrativas municipais e seus determinantes é de suma importância para a identificação

de quais as regiões mais vulneráveis, em termos de CI. Consequentemente, a incorporação da

dimensão espacial nas análises da CI pode trazer informações adicionais, de maneira a

auxiliar a compreensão da dinâmica desse conceito e levantar elementos úteis para o

planejamento de ações governamentais mais focadas às necessidades gerenciais desses

territórios.

Sendo assim, a utilização de técnicas de geoprocessamento, por meio dos Sistemas de

Informações Geográficas (SIG), permitem incorporar à análise espacial as diversas variáveis

ligadas ao conceito de CI como, por exemplo, as características administrativas,

socioeconômicas e sociopolíticas.

Com isso, busca-se um modelo inferencial que inclua as relações espaciais

constituintes do fenômeno estudado (PRADO et al., 2010). Dessa forma, foi usado o índice de

Índice de Moran Global que estima a autocorrelação espacial. Após a análise do geral, foi

examinada a presença de padrões, clusters e outliers, por meio do Índice de Moran local

(Local Indicators of Spatial Association – LISA).

Essa pesquisa buscou avançar nos estudos sobre a CI, de forma a analisar padrões

espaciais e verificar a capacidade institucional das estruturas administrativas de Minas Gerais

se distribui de forma aleatória ou, se pelo contrário, existem evidências de dependência

espacial.

3 METODOLOGIA

Trata-se de um estudo que possui abordagem quantitativa com delineamento de dados

em corte transversal (cross-section) para o ano de 2015. O universo pesquisado compôs os

72

municípios pertencentes ao estado de Minas Gerais. Este estado possui o maior número de

municípios no Brasil, totalizando 853 municípios. Para a contextualização espacial dos dados

foram usados dados secundários, obtidos: a) Pelo Instituto Brasileiro de Geografia e

Estatística (IBGE) – Munic – 2015; b) Pela Federação das Industrias do Rio de Janeiro

(FIRJAN); c) Pela Fundação João Pinheiro (IMRS).

A amostra dessa pesquisa compreendeu, inicialmente, 733 cidades emancipadas, o

equivalente a (86%) do total de cidades que compõem o estado de Minas Gerais. A omissão

de 120 cidades se deveu a ausência de algum dado que compõe o índice de capacidade

institucional.

Essa pesquisa foi realizada com base nas variáveis usadas no índice de Capacidade

Institucional das estruturas administrativas de Minas Gerais. Os dados foram analisados com

o auxílio do programa estatístico IBM SPSS (Statistical Package for Social Science), versão

23. Em adição, foram usados os softwares de geoprocessamento e estatística espacial,

TerraView versão 4.2.2, e de edição e visualização geoespacial, QGIS versão 3.2.1, de modo

a possibilitar o cálculo e a visualização da estatística do Índice Moran Local (LISA), para

verificar se o Índice de Capacidade institucional das estruturas administrativas de Minas

Gerais se distribui de forma aleatória ou, pelo contrário, se há evidências de dependência

espacial.

3.1 - Índice de Capacidade Institucional

Para avaliar a capacidade institucional das estruturas administrativas municipais foi

necessário combinar os componentes (dimensões) dessa capacidade, a partir das dimensões:

administrativa; política e fiscal (HUERTA, 2008; GOMES, 2010; SILVA, 2015; WU et

al.,2015). Tais dimensões nos permitiram compreender o grau de CI das estruturas

administrativas municipais, no nível organizacional e no âmbito de competência operacional,

de modo a considerar o Estado como uma arena política na qual os interesses e ideologias

(internas e externas) são processados dentro da estrutura do Estado.

Assim sendo, os critérios adotados para a aferição da primeira dimensão

(administrativa) foram desenvolvimento socioeconômico, obtido pelo Índice Firjan de

Desenvolvimento municipal (IFDM) e manutenção do Estado de Direito, estimado a partir do

indicador de gestão, gastos per capita com segurança pública. As variáveis empregadas para a

mensuração da dimensão (política) foram, número de conselhos municipais atuantes e grau de

73

participação das prefeituras em consórcios intermunicipais. A terceira dimensão (fiscal) foi

composta pelas variáveis agregadas do Índice Firjan de Gestão Fiscal (IFGF).

3.2 - Construção do Indicador de Capacidade Institucional

Devido a sua robustez e consolidação empírica, o Índice de Desenvolvimento Humano

(IDH) influenciou a criação de diversas medidas de desempenho em diversos âmbitos de

pesquisas, tanto nacionais quanto internacionais, conforme: Soares et al. (1999); Cavallieri e

Lopes (2008); Schlindwein et al.(2014). Logo, optou-se nessa pesquisa pela adoção dos

critérios que foram usados para a criação do IDH (UNITED NATIONS, 2002).

O primeiro critério se constituiu no cálculo dos subíndices, que foram derivados das

variáveis que compõem as dimensões da capacidade institucional (administrativa, política e

fiscal). Para o cálculo dos valores atribuídos a cada dimensão, são estabelecidos valores

balizadores (mínimo e máximo) ( Tabela 1).

Índice de Capacidede Institucional

0,736 0,313


Dimensão Política 1,0 0,041

Dimensão Fiscal 0,7925 0,1303

Esses valores correspondem ao menor e ao maior valor unitário de cada variável que

compõe dimensão específica. Portanto, a unidade com o menor valor recebe o valor (zero),

enquanto a que tem o maior valor recebe o valor (um). Após esse processo, todas as outras

unidades são valoradas de acordo com seu posicionamento na escala (Figura 1).

TABELA 1 – Balizadores dos Subíndices

Fonte: elaborado pelo autor

Valor máximo Valor mínimo Indicadores

74

Os Subíndices foram calculados com base na relação do valor observado, por unidade

analisada. Desta forma o valor mínimo e máximo de cada dimensão pôde ser calculado

isoladamente, pela seguinte fórmula:

Portanto, baseando-se na metodologia proposta pela (ONU), o Índice de Capacidade

Institucional das estruturas administrativas municipais do estado de Minas Gerais resulta da

média aritmética dos três subíndices calculados (Quadro 1).

Índice de Capacidade

Institucional

傘四産í仔纂餐算蚕擦餐史算珊残餐 + 傘四産í仔纂餐算蚕�纂仕餐仔餐史嗣司珊嗣餐士伺餐 + 傘四産í仔纂餐算蚕�伺残í嗣餐算伺餐惣

Dimensão

administrativa

[惣 � 薩擦拶捌餐 + ( ��岫札珊史嗣伺傘蚕賛四司珊仔ç珊餐岻 − ��岫札珊史嗣伺傘蚕賛四司珊仔ç珊仕餐仔岻��岫札珊史嗣伺傘蚕賛四司珊仔ç珊仕珊�岻 − ��岫札珊史嗣伺傘蚕賛四司珊仔ç珊仕餐仔岻)想 ] Dimensão Política

[傘四産í仔纂餐算蚕察伺仔史ó司算餐伺餐 + 傘四産í仔纂餐算蚕察伺仔史蚕残酸伺餐匝 ] Dimensão Fiscal 傘四産í仔纂餐算蚕擦餐史算珊残餐 = Í仔纂餐算蚕擦薩三雑�錆餐

FIGURA 1 – Exemplo para o cálculo de índices


Fonte: ONU, 2002.

QUADRO 1- Fórmulas Gerais

(1)

75

Na Dimensão Administrativa, foi necessário recorrer à transformação logarítmica

porque se pretendeu analisar a variação percentual dos gastos per capita com segurança e não

a variação nominal, de modo a tornar mais coerente à dinâmica desses gastos nas cidades

analisadas, independente do seu potencial de investimentos.

Também se ressalta que a Dimensão Política considerou as variáveis: participação

social e a capacidade de articulação interinstitucional das estruturas administrativas

municipais. Assim os indicadores, número de conselhos municipais atuantes (subíndice

conselho) e grau de participação consórcios (subíndice consórcio) foram construídos com o

objetivo de compor as variáveis da dimensão política e são expressos pelas fórmulas:

傘四産í仔纂餐算蚕察伺仔史ó司算餐伺餐 = [察蚕纂四餐 + 察史珊ú纂蚕餐 + 察嗣四司餐史仕伺餐 + 察算四残嗣餐 + 察酸珊産餐嗣珊çã伺餐 + 察珊仕産餐蚕仔嗣蚕餐 + 察嗣司珊仔史使餐 +察纂蚕史蚕仔士伺残士餐仕蚕仔嗣伺餐 + 察史珊仔蚕珊仕蚕仔嗣伺餐 + 察á賛四珊史餐 + 察史ó残餐纂伺史餐 + 察珊史史餐史嗣ê仔算餐珊餐層匝 ] 岫に岻

傘四産í仔纂餐算蚕察伺仔史蚕残酸伺餐 = [匝�察算司餐珊ç珊珊纂伺残蚕史算蚕仔嗣蚕餐 + 匝�察蚕纂四算珊çã伺餐 + 匝�察史珊ú纂蚕餐 + 察算四残嗣四司珊餐 + 察蚕史使伺司嗣蚕餐 + 察使珊嗣司餐仕ô仔餐伺算四残嗣餐� ] 岫ぬ岻

No cálculo do indicador, número de conselhos municipais atuantes, as áreas (criança e

adolescente, saúde e educação) obtiveram ponderação mais elevada, peso dois, devido à

obrigatoriedade da criação desses conselhos segundo o texto constitucional (BUVINICH,

2014). Os demais conselhos, sem obrigatoriedade prevista por Lei, obtiveram peso um. Para o

cálculo do indicador, grau de participação em consórcios, houve igual ponderação.

A Dimensão Fiscal, empregou os (IFGF) com o intuito elucidar o aspecto fiscal dos

municípios analisados a partir de um viés estrutural. As variáveis que compõe o IFGF são:

Receita Própria, Investimentos, Gastos com Pessoal, Liquidez e Custo da Dívida (FIRJAN,

2017).

3.3 - Cálculo da Autocorrelação Espacial – Índice de Moran Global

A primeira etapa para o cálculo de autocorrelação espacial consiste na criação de uma

matriz simétrica de proximidade/vizinhança (W), de tamanho (n x n), onde cada um dos

elementos Wij representa uma medida de proximidade entre Xi e Xj. Essa matriz é preenchida

pelos valores: (1) quando as observações são vizinhas e (0) quando não o são (INPE, 2012).

76

Partindo desse raciocínio, o Índice de Moran Global serve para identificar a estrutura

de correlação espacial que melhor descreve um conjunto de dados, do tipo aglomerado. Sua

ideia básica consiste na caracterização da dependência espacial, mostrando como os valores

estão correlacionados no espaço (SANTOS e JUNIOR, 2006).

Logo, o Índice de Moran realiza um teste cuja hipótese nula é de independência

espacial, onde o valor zero demarcaria independência espacial, os valores positivos (entre 0 e

1) indicam uma correlação direta e os valores negativos (entre 0 e –1) uma correlação inversa.

Para estimar a significância do índice, a abordagem mais comum é um teste de pseudo-

significância. Este teste realiza aleatorização dos dados e calcula o Índice de Moran várias

vezes, contrastando os valores observados com a situação observada, isso quer dizer que o

teste de Moran, para detecção de padrões de distribuição de eventos em clusters, não deve ser

usado quando os dados não são estacionários. Quando existir não-estacionariedade os

vizinhos tenderão a ter valores mais parecidos em relação às áreas distantes, pois cada valor é

comparado com a média global, inflacionando o I de Moran (BONAT et al., 2009).

Nesse teste são geradas diferentes permutações dos valores de atributos associados às

regiões estudadas e cada permutação produz um novo arranjo espacial, em que os valores são

remanejados entre as áreas. Dado que apenas um dos arranjos corresponde à situação

observada, ele se constitui como uma distribuição empírica de “I”. Se o valor do índice “I”

original corresponder a uma das extremidades da distribuição simulada, é possível evidenciar

a existência de significância estatística (SANTOS e SOUZA, 2013).

Existe uma diversidade de critérios para se estabelecer o grau de vizinhança das

observações, neste estudo, foi usado o critério da contiguidade, ou seja, são consideradas

“vizinhas” aquelas observações que partilham de fronteira comum (SANTOS e SOUSA,

2013). A função de autocorrelação é representada matematicamente por:

77

Na fórmula Wij é o indicador de vizinhança (no caso dessa matriz varia entre 0 ou 1)

obtido pela matriz de vizinhança com linha i e coluna j; Xi é o valor do indicador na área i e

Xj é o valor do indicador na área j. No denominador temos produto do indicador de

vizinhança e variância do indicador.

O “I” é o Índice de Moran, referenciado anteriormente. Ele indica o grau de associação

espacial das observações a partir do produto dos desvios em relação à média (BONAT et al.,

2009).

Para análise do presente estudo foram realizadas 99 permutações, feitas

computacionalmente através do software Terraview, com vistas a avaliar a significância do I

de Moran em todos os municípios estudados pelo Índice de Capacidade Institucional do

estado de Minas Gerais.

3.4 - Autocorrelação Espacial Local (LISA)

Uma vez que os indicadores globais de autocorrelação espacial, como o I de Moran,

fornecem um único valor como medida de associação espacial para todo o conjunto de dados

de área, a segunda etapa do cálculo de autocorrelação consistiu no emprego da função Local

indicators of spatial association (LISA). Esse indicador possibilita a identificação de padrões

significativos de associação espacial e permite representar uma decomposição do Índice de

Moran global (INPE, 2012).

A função LISA se trata de uma metodologia que usa o Índice de Moran Local para

examinar padrões com uma escala maior de detalhes, no intuito de se verificar, localmente, a

hipótese de estacionariedade. Assim, o LISA tem a função de produzir um valor específico

para cada entidade em análise, de modo a possibilitar a identificação de agrupamentos de

(4)

78

objetos com valores de atributos semelhantes (clusters), objetos anômalos (outliers) e de mais

de um regime espacial (SANTOS e JUNIOR, 2006).

Vale ressaltar que o conceito de estacionariedade, aplicado às áreas geográficas,

significa que a média do processo medido em estudo não é constante em todas as subáreas.

Nesse sentido, o teste de Moran para detecção de padrões de distribuição de eventos em

cluster não deve ser usado quando o dado não é estacionário (SOUZA et al., 2007).

Em geral as pesquisas que empregam a técnica LISA usam indicadores normalizados.

Portanto, o uso dessa técnica possibilita visualizar graficamente o grau de similaridade entre

vizinhos, por intermédio do diagrama de espalhamento de Moran (Figura 2). Insere-se no eixo

X o valor do indicador do município i normalizado e no eixo Y o valor da estatística de

Moran, somente entre os vizinhos de i (SOUZA et al., 2007).

Para compor os quadrantes foram consideradas somente as unidades que possuíam

significância estatística (p-valor de 5%). Similarmente ao I de Moran, a avaliação de

significância é feita comparando os valores adquiridos, com uma série de valores obtidos

através de permutações dos valores dos atributos vizinhos, de acordo com o princípio da

estacionariedade.

Com o intuito de facilitar a visualização dos clusters locais foi elaborada uma legenda

com as cores, e suas respectivas interpretações, de modo a representar os quadrantes presentes

no diagrama de Moran:

Branco: regiões onde não se pode afirmar que há autocorrelação (Lisa sem

significância)

Fonte: Diaz e Sanches, 2004.

FIGURA 2 – Diagrama de Moran

79

Vermelho (Q1): regiões com média da variável observada alta,

correlacionada com regiões na mesma situação.

Verde (Q2): regiões com média da variável observada baixa, correlacionada

com regiões na mesma situação.

Amarelo (Q3): regiões com média da variável observada alta,

correlacionada com regiões em situação oposta.

Azul (Q4): regiões com média da variável observada baixa, correlacionada

com regiões em situação oposta.

Os quadrantes (Q1 e Q2) indicam pontos de associação espacial positivos, levando-se

em conta que em uma mesma localidade há vizinhos (municípios) com valores semelhantes.

Já os quadrantes (Q3 e Q4) Indicam pontos de associação espacial negativos, considerando

que em uma mesma localização há vizinhos (municípios) com valores distintos (DRUCK et

al., 2005) (Apêndice B).


Em primeiro lugar avaliou-se a existência de dependência espacial no Índice de

Capacidade Institucional das estruturas administrativas de Minas Gerais. Para isso usou-se a

estatística “Índice de Moran”, testando a hipótese nula de não existência de dependência

espacial local. Essa estatística informa o nível local da autocorrelação espacial entre todos os

municípios de Minas Gerais, analisados a partir do ICI.

O índice de Moran mensurado foi de 0,07, com um p-valor de 0,01, o que leva a

rejeitar a hipótese nula (não existência de autocorrelação entre as cidades), com uma

significância de 99%.

De acordo com Bonat et al. (2007), a forma de interpretação dos resultados do índice

de Moran é equivalente a do coeficiente de regressão linear. Isso significa que aumentar uma

unidade no Índice de Capacidade Institucional em um determinado município, implica o

aumento de 7% na média do ICI-MG na sua vizinhança.

Para melhor visualização das informações processadas, foram organizados os valores

do I. de Moran, tanto para o Índice de Capacidade Institucional das estruturas administrativas

municipais de Minas Gerais, quanto o para as três dimensões que o compuseram o ICI-MG

(Tabela 2).

80

Índice de Capacidade Institucional 0,07 0,01


Dimensão Política

0,114

0,01

Dimensão Fiscal 0,076

0,01

Os valores apresentados evidenciam que não se pode negar a existência de

autocorrelação espacial na distribuição do Índice de Capacidade Institucional de Minas, ou

seja, há fortes indícios que indicam a presença de relações regionais na distribuição da

capacidade institucional das prefeituras municipais analisadas. Esse cenário implica a

necessidade de ações governamentais pontuais para garantir o princípio de equidade entre as

estruturas municipais.

Com o intuito de verificar, pormenorizadamente, as relações regionais do Índice de

Capacidade Institucional e possibilitar a visualização da ocorrência dessas concentrações, foi

calculado o Índice de Moran Local (LISA) para subdimensões que abrangeram o ICI e,

posteriormente, para o ICI.

4.1 - ANÁLISE GEOESPACIAL (LISA) – Dimensão Administrativa

A dimensão administrativa está intimamente relacionada ao conceito de boa

governança (CINGOLANI, 2013). Por seu turno, o conceito de boa governança, segundo o

World Bank (1991), é concebido como o exercício do poder político para a gestão dos

assuntos públicos. Nesse sentido, os critérios adotados para a aferição da dimensão

administrativa foram: nível de desenvolvimento socioeconômico dos municípios, obtido pelo

índice Firjan de desenvolvimento municipal, e manutenção do Estado de Direito estimado a

partir do indicador de gestão, gastos per capita com segurança pública.

A aplicação do Índice de Moran Local (LISA) na dimensão administrativa do ICI

elucidou casos de autocorrelação espacial. Assim, verificou-se, tanto uma associação espacial

positiva (Q1 e Q2), quanto negativa (Q3 e Q4) pela aglomeração de clusters de municípios.

Nota-se (Figura 3) que os municípios das mesorregiões: Campo das Vertentes; Sul e

Sudoeste de Minas e Oeste de Minas estão mais presentes no quadrante (Q1), que se

Valor Sig. Índice de Moran

Tabela 2 – Valor do Índice de Moran


81

caracteriza pela associação espacial positiva alta, onde um município com elevado ICI na

dimensão administrativa possui vizinhos em situação semelhante. Portanto, o cluster

correspondente aos municípios: Três Pontas; Campos Gerais; Alfenas; Alterosa; Serrânia;

Areado e Alpinópolis, pertencentes à mesorregião do Sul e Sudoeste de Minas, têm média de

0,668 para o ICI-adm. Vale ressaltar que o valor balizador máximo para a dimensão

administrativa é 0,85 (Tabela 1, p. 73).

Em contrapartida, na mesorregião da Zona da Mata, grande parte dos municípios que

apresentaram significância para o LISA se encontram no (Q3) indicando pontos de associação

negativa, no sentido de expressar contrastes entre os valores do ICI-adm. De fato, O

município de Juiz de Fora, o maior município dessa mesorregião, cujo ICI-adm é de 0,74 se

distingue de seus municípios vizinhos: Pequeri; Chácara; Santana do Deserto e Coronel

Pacheco, têm média de 0,507 para o ICI-adm. Desta forma, os resultados expõem que a

cidade de Juiz de Fora se caracteriza como um benchmarking para as estruturas

administrativas vizinhas e também corroboram os estudos de Barbosa et al. (2016) de que o

grau de urbanização é fortemente correlacionado ao nível de desenvolvimento das cidades,

uma vez que a soma populacional dos municípios vizinhos à Juiz de Fora não correspondem a

um terço do número de habitantes de Juiz de Fora (516.247 habitantes).

FIGURA 3 – LISA (ICI-ADMINISTRATIVO)


82

4.2 - ANÁLISE GEOESPACIAL (LISA) – Dimensão Política

A análise da dimensão política do ICI considerou dois contextos. O primeiro se refere

à capacidade relacional do Estado, ou seja, verificou-se até que ponto o Estado se relaciona

com a sociedade e é capaz de incorporar as interações sociais dentro das ações estatais a partir

da existência de conselhos municipais ativos. O segundo contexto remete à capacidade de

articulação interinstitucional, por meio do envolvimento dos municípios em consórcios

intermunicipais e interestaduais.

A dimensão política obteve o maior valor de I de Moran, dentre as dimensões que

compõem o ICI. Isso significa que o aumento de uma unidade no ICI-política de uma cidade

mineira influi o aumento de, em média, 11,4% no ICI na dimensão política das cidades

vizinhas (Tabela 2). Similar à dimensão administrativa, foram verificadas associações

espaciais positivas e negativas.

O cluster com maior destaque situa-se na mesorregião Norte de Minas. O

agrupamento de cidades: Janaúba; Porteirinha; Gameleiras; Matias Cardoso; Jaíba; Catuti; Pai

Pedro; Monte Azul e Mato Verde se encaixam no quadrante (Q1) e apresentam valores de

0,91, em média, para a dimensão política do ICI. Futuros estudos podem examinar esses

municípios como benchmarking positivo para o estado de Minas Gerais. Um dado

interessante, e que contrapõe os resultados verificados na dimensão anterior, se relaciona ao

porte populacional das cidades que compõem o cluster do quadrante (Q1).

Somadas, a população total da região supracitada é de (198.942 habitantes) onde a

cidade de Janaúba se caracteriza como a de maior porte populacional (66.803 habitantes).

Esse dado expõe que essas cidades, de porte pequeno, concentradas nas regiões Norte e

Nordeste de Minas, aderiram eficientemente aos canais de comunicação (sociedade civil e

poder público) e aos arranjos institucionais de implementação de políticas. Esse resultado é

consonante ao estudo de Buvinich (2014), que identificou padrões de conformação

institucionais regionais diferenciados no Brasil, onde os conselhos da região Norte e Nordeste

do Brasil são proporcionalmente mais paritários e deliberativos do que os das regiões Sul e

Sudeste.

De outra parte, as mesorregiões Zona da Mata e Vale do Mucuri possuem elevados

números de municípios no quadrante (Q2), cenário que expõe cidades com valor ICI-politico

baixo e cuja vizinhança apresenta valores semelhantes. Vale ressaltar que as cidades do

quadrante (Q2) são as que carecem de atenção imediata das autoridades públicas (Figura 4).

83

Nesse sentido, se destacam os municípios da região da Zona da Mata: Tombos; Maripá de

Minas; Luisburgo; Orizânia e Astolfo Dutra, que têm média de 0,36 para o ICI-político.

4.3 - ANÁLISE GEOESPACIAL (LISA) – Dimensão Fiscal

A dimensão fiscal foi composta pelas variáveis que comportam o Índice Firjan de

Gestão Fiscal (IFGF). Este índice buscou elucidar o aspecto fiscal dos municípios analisados

a partir de um viés estrutural, com vistas ao aprimoramento da gestão fiscal dos municípios,

baseando-se nos mecanismos de boa gestão administrativa e responsabilidade fiscal.

A análise do ICI na dimensão fiscal elucidou a predominância da associação positiva

entre os municípios, verificados nos quadrantes (Q1 e Q2). Desta forma, duas grandes

aglomerações (clusters) se destacaram.

O primeiro cluster (Q1) se situa na mesorregião Sul e Sudeste de Minas é composto

pelos seguintes municípios: Pouso Alegre; Bueno Brandão; Extrema; Toledo; Santa Rita;

Itajubá; Piranguinha. Esse cluster de municípios apresentou média de 0,62 para o ICI-fiscal,

sendo que o valor balizador máximo da dimensão fiscal é 0,792 (Tabela 2). Logo, trata-se de

FIGURA 4 – LISA (ICI-POLÍTICO) Fonte: elaborado pelo autor.

84

um destaque positivo a ser ressaltado entre as demais municipalidades. Elucida-se que a

composição desse cluster varia entre municípios de médio porte e de pequeno porte.

O segundo cluster (Q2) se encontra na mesorregião do Vale do Mucuri e os

municípios: Pavão; Água Formosa; Ouro Verde; Crisólita; Uburatiba e Michacalis têm média

de 0,29 para o ICI-fiscal. Consequentemente, essas regiões se caracterizam pela associação de

valores ICI-fiscal baixo e requerem prioridade do poder público para correção dessas

disfunções na gestão dos recursos fiscais (Figura 5). Também foi verificada uma situação

similar à exposta pela dimensão administrativa do ICI, uma vez que todas as cidades do

segundo cluster tem população inferior à (20.000 habitantes). Logo, esse resultado se

aproxima do estudo de Rezende (1999) e Barros (2011) e ao se verificar que as disparidades

regionais em Minas Gerais podem ser explicadas como consequências diretas da

indisponibilidade capital humano, do grande número de municípios sem condições de se

“autosustentar”, da concentração da produção pelos municípios de maior porte e da elevada

concentração de renda. Daí advém a necessidade de ações de transferência fiscal, de estímulos

à boa gestão e de estímulos à responsabilidade fiscal por parte dos governos.

FIGURA 5 – LISA (ICI-FISCAL)


85

4.4 - ANÁLISE GEOESPACIAL (LISA) do ICI- MG

A aplicação do Índice Local de Moran para o Índice de Capacidade Institucional das

estruturas administrativas municipais de Minas Gerais evidenciou três clusters de municípios.

O primeiro corresponde às cidades que apresentam um elevado escore de ICI e fazem

fronteira com cidades que vivenciam um contexto similar. Assim sendo, os clusters presentes

nas mesorregiões: Sul e Sudeste de Minas; Triangulo Mineiro, Oeste de Minas e Central

Mineira apresentaram, em média, o valor de 0,5659 para o Índice de Capacidade

Institucional. Esse valor é caracterizado pelo estrato (BOM) na classificação geral do ICI

(Tabela 1, p.73). Isso demonstra que ações do poder público ainda são necessárias para

melhorar a capacidade institucional desses municípios.

O segundo cluster se refere ao conjunto municípios com baixos indicadores de ICI e

que fazem fronteira com municípios em situação similar, ou seja, os dois primeiros clusters se

caracterizam pelo grau de associação espacial positiva entre vizinhos. Entretanto, esse cluster

requer intervenção governamental imediata, a partir de ações específicas de fortalecimento da

capacidade institucional. A maior incidência deste cluster ocorre nas mesorregiões da Zona da

Mata; Vale do Mucuri e Norte de Minas com o valor de ICI, em média, de 0,3833. Esse valor

se estratifica no pior grau da escala ICI (insuficiente).

O terceiro cluster indica pontos de associação espacial negativa e tem como

característica principal a presença de cidades com elevado grau de ICI que são “ilhas” de

desenvolvimento em meio a um “oceano” de cidades vizinhas com baixo escore de ICI. O

valor de ICI associado a essas aglomerações é, em média, de 0,5803. Estes se enquadram no

melhor grau de classificação do ICI (altamente satisfatório). As maiores aglomerações do

cluster três estão nas mesorregiões da Zona da Mata e região metropolitana de Belo horizonte

(Figura 6).

De modo geral, apesar de serem elucidadas concentrações regionais, estas não se

caracterizam como excessivas para o estado de Minas Gerais, situação corroborada pelo valor

do Índice de Moran Local (0,07) e pela pouca presença de municípios com significância no

LISA. No entanto, a partir da análise espacial do ICI, ficou comprovada a necessidade de

investimentos em fortalecimento da capacidade institucional e incentivos à boa gestão de

regiões específicas, aquelas identificadas pelo cluster (Q2) e as municipalidades vizinhas

àquelas regiões presentes no cluster (Q3).

Logo, essa pesquisa evidenciou, mesmo em um grau relativamente pequeno, certo

nível de polarização de regiões com maior capacidade institucional em detrimento de outras.

86

O fenômeno da polarização (polarization effects) apresentado por Hirschman (1977) implica

que, uma vez favorecido, o desenvolvimento de determinada região coloca em movimento

forças que atuam sobre as demais regiões e podem significar efeitos perversos ao princípio de

equidade, a partir da concentração da produção e da renda, absorção do capital humano,

dentre outros fatores que potencializam as desigualdades entre os municípios. Esse fenômeno,

a polarização, também pode ser observado na CI dos municípios mineiros. Ainda que esse

estudo não se aprofunde nos mecanismos que levam ao incremento ou decréscimo da

capacidade institucional, levanta-se o indício de que esses possuem um componente espacial.

Nesta perspectiva cabe ao poder público corrigir essa disfunção.

De modo geral, os resultados apresentados por esse estudo vão de encontro à pesquisa

de Resende (1999). Esta elucidou disfunções no processo de descentralização ocorrido no

Brasil com base em quatro aspectos, a saber: i) o desequilíbrio entre a repartição de recursos e

de atribuições; ii) as assimetrias na repartição dos recursos entre municípios, propiciando

FIGURA 6 – LISA (Índice de Capacidade Institucional)


87

dificuldades de se conciliar a descentralização fiscal com as desigualdades regionais; iii) o

incentivo à criação de novos municípios, a partir da regra de emancipação de antigos distritos

(CF-1988) acentuando as desigualdades existentes; e iv) a separação entre as tendências de

concentração espacial dos recursos e de concentração das demandas por esses recursos. Logo,

o presente estudo sugere a possibilidade que as disfunções no processo de descentralização

contribuíram com as disparidades da capacidade institucional das estruturas municipais,

corroboradas pelos resultados da análise espacial do ICI-MG.

Esse cenário é representado pelas disparidades verificadas entre as regiões que

apresentaram melhores indicadores de capacidade institucional (Triangulo Mineiro; Campo

das Vertentes; Oeste de Minas e Sul Sudoeste de Minas), em contraponto às áreas que

carecem de ações governamentais com vistas ao incremento da capacidade institucional de

suas estruturas administrativas (Região Metropolitana de Belo Horizonte; Zona da Mata, Vale

do Rio Doce e Vale do Mucuri).

Portanto, torna-se necessário à implementação de políticas públicas destinadas à

melhora do desempenho das gestões municipais, por intermédio da maior eficiência nos

gastos públicos, do incentivo à institucionalização das estruturas administrativas municipais e

pela maior transparência nas ações governamentais, com ênfase à participação social.

5 CONCLUSÃO

Essa pesquisa visou avançar empiricamente nos estudos sobre a temática da

capacidade institucional a partir de métodos geoestatísticos que permitiram mensurar o grau

da autocorrelação espacial do Índice de Capacidade Institucional de 733 municípios de Minas

Gerais. Para tanto a análise exploratória de dados espaciais permitiu a visualização das

relações de dependência espacial existentes entre os municípios analisados, de modo a

detectar tanto similaridades espaciais positivas, quanto peculiaridades e/ou precariedades na

capacidade institucional das estruturas administrativas municipais.

Logo, a análise espacial de dados fornece subsídios para as tomadas de decisões, de

modo a elucidar a visão espacial do fenômeno estudado, indicando as áreas prioritárias para

ação governamental. Com base nos dados encontrados pode-se concluir que existem

evidências significativas da dependência espacial na distribuição da capacidade institucional

das estruturas administrativas de Minas Gerais.

Os resultados identificaram a concentração de clusters de baixa capacidade

institucional nas regiões da Zona da Mata; Vale do Mucuri e Norte de Minas. Estas regiões se

88

caracterizam como prioritárias para as políticas públicas de fortalecimento da CI. Portanto, é

premente um esforço adicional das autoridades para superar esse contexto de precariedade

estrutural e de gestão.

Dentro da perspectiva de mapeamento da capacidade institucional dos municípios de

Minas Gerais o uso das ferramentas estatísticas espaciais possibilitou a observação regimes

espaciais polarizados no estado mineiro, com destaque para os clusters (Q1, Q2) que se

caracterizam por regiões que são, respectivamente, benchmarking e anti-benchmarck, de

modo a merecer exames pormenorizados, tanto da academia quanto do governo. Ressalva-se

que não foram observados padrões que relacionam o tamanho ou a importância dos

municípios ao nível de capacidade institucional.

Sugere-se para estudos futuros o mapeamento da capacidade institucional de todo o

território brasileiro, além da compreensão de quais são os principais fatores que ocasionam a

polarização da capacidade institucional das estruturas administrativas municipais.

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2015.

95

CONCLUSÃO GERAL:

No decorrer dessa pesquisa foi proposta a atuação conjunta dos entes federados e da

academia científica, para o incremento da capacidade institucional das estruturas

administrativas dos governos. Também foi ressalvada a dificuldade de caracterização e

mensuração do conceito de capacidade institucional, o que implica uma série de barreiras para

desenvolvimento de estratégias de fortalecimento das capacidades dos governos.

Logo, essa pesquisa considerou as distintas dimensões que circunscrevem a temática

da capacidade institucional. A dimensão administrativa considerou o desenvolvimento

socioeconômico e a manutenção do Estado de Direito. A dimensão política considerou a

presença dos governos municipais na sociedade e a construção de arranjos organizacionais. A

dimensão, fiscal, evidenciou o aspecto fiscal dos municípios analisados a partir dos

mecanismos de boa gestão administrativa e responsabilidade fiscal. Vale ressaltar que a

concepção dessas dimensões se deu após extensa revisão da literatura sobre o conceito de CI.

Considerou-se que alinhamento entre essas dimensões possibilitaria um avanço nos

estudos sobre a temática, no sentido de abranger as distintas perspectivas que circundam a


Baseado nessas dimensões, esse estudo constatou que a capacidade institucional das

prefeituras municipais de Minas Gerais varia intensamente entre as estruturas administrativas,

acarretando um contexto de disparidades, no qual alguns municípios se caracterizam por

possuírem capacidades e competências institucionais para empreender ações, enquanto outros

se caracterizam por possuírem um grande déficit de capacidade institucional, merecendo

atenção imediata das autoridades públicas.

Esses resultados foram reforçados após a verificação de como a capacidade

institucional das prefeituras se organiza no espaço. Nesse contexto foram ressaltadas

disparidades entre determinadas regiões que apresentaram melhores indicadores de

capacidade institucional (Triângulo Mineiro; Campo das Vertentes; Oeste de Minas e Sul

Sudoeste de Minas), em detrimento de áreas que carecem de ações governamentais com vistas

ao incremento da capacidade institucional de suas estruturas administrativas (Região

metropolitana de Belo Horizonte; Zona da Mata, Vale do Rio Doce e Vale do Mucuri).

Assim, os resultados reforçam a necessidade de se considerar o papel dos múltiplos

contextos, atinentes ao contexto brasileiro, na formação dos programas de fortalecimento da

capacidade institucional, visando prover ações diferenciadas, especialmente para aquelas

96

municipalidades que apresentam baixa capacidade institucional, de modo a possibilitar a

inclusão dos municípios desfavorecidos e reverter às disparidades.

Sob essa ótica, é importante salientar que os aspectos identificados nessa dissertação, a

saber: disparidades de capacidade institucional na estruturas administrativas municipais e o

fenômeno da autocorrelação espacial do Índice de Capacidade Institucional, evidenciaram

tanto as regiões em que se encontram em de déficit de CI, quanto as regiões que se

caracterizam pela eficiência de gestão. De fato, essas informações podem favorecer a

implementação de políticas e programas governamentais de incremento à eficiência,

responsividade e responsabilidade fiscal das estruturas administrativas municipais.

Como limitadores para o pleno desenvolvimento desta pesquisa, ressalva-se as

limitações inerentes à escolha das proxies relativas às dimensões da CI, a obtenção de dados

com agregação geográfica limitada ao Estado de Minas Gerais, a quantidade de variáveis

usadas, situação decorrente da incipiência dos estudos sobre a temática da capacidade

institucional, assim como indisponibilidade de dados das prefeituras municipais em diversos

âmbitos.

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97

APÊNDICES:

98

pesquisa do tipo

1 A CAPACIDADE INSTITUCIONAL DE MUNICÍPIOS PAULISTASNA GESTÃO DA EDUCAÇÃO BÁSICA

Angela Maria Martins e colaboradores ano: 2014 ; cadernos de pesquisa ( B1)

Incluído qualitativo/estudo de caso

2 A coincineração de resíduos em fornos de cimento: riscos para a saúde e o meio ambiente

Bruno Maltinez e colaboratores ano: 2014 ; Ciencia e saude coletiva ( A2)

incluído quantitativa

3 A competição eleitoral gera governos mais eficientes? Um estudo comparado das prefeituras no Brasil

Pedro Cavalcante ano: 2013; RAP (A2) Incluído quantitativa

4 A Defensoria Pública do estado do Pará: uma observação sistemica da capacidade institucional

Josep Pont Vidal ano 2014; RAP (A2) incluído quantitativa

5 A institucionalização da assistência social: a implantação do SUAS no Norte do Estado de Minas Gerais

Fabricio Fontes Andrade e Clóvis Roberto Zimmermann

ano 2011; ACTA SCIENTIARUM. HUMAN AND SOCIAL SCIENCES


6 A QUALIDADE DO CAPITAL SOCIAL COM STAKEHOLDERS: FATOR DE DESENVOLVIMENTO ESPÚRIO OU SUSTENTÁVEL

Melo et al. ano 2015, Revista de Gestão Ambiental e Sustentabilidade (B2)

incluído ensaio teórico

7 Água e saúde: (des)integração entre vigilâncias e as lições da práxis

Queiróz et al. ano 2012, revista de saúde coletiva/ pública ( A2)

incluído qualitativo/ pesquisa-ação

8 AVALIAÇÃO DO IMPACTO REGULATÓRIO E SUA DIFUSÃONO CONTEXTO BRASILEIRO

Alketa Peci 2011; RAE (A2) Incluído qualitativa/pesquisa de campo

9 Boas práticas de transparência, informatização ecomunicação social no licenciamento ambientalbrasileiro: uma análise comparada dos websitesdos órgãos licenciadores estaduais

Fonseca e Resende 2016; Engenharia sanitária ambiental (A2)

incluído qualitativa/ análise de conteúdo

10 Capacidade institucional: uma revisão de conceitos eprogramas federais de governo para o fortalecimento daadministração pública

Fernandes 2015, Cadernos Ebape (A2) incluído quantitativa

11 Os estados no Suas: uma análise da capacidade institucional dos governos estaduais na assistência social

Silva 2015, RAP (A2) incluído quantitativa

12 O COMITÊ DE ARTICULAÇÃO FEDERATIVA NO GOVERNO LULA Os percalços da cooperação territorial

Grin e Abrúcio 2016; RBCS (B1) incluído qualitativo/ estudo de caso

13 Contribuição teórico-conceitual para a pesquisa avaliativa no contexto de vigilância da saúde

Arreaza e Moraes 2010; Ciencia saúde coletiva (A2)


14 CUSTOS AMBIENTAIS: UM ESTUDO EXPLORATÓRIO EM UM ESTALEIRO DA REGIÃO SUL DO BRASIL

Neitzke et al. 2014; gestão, finanças e contabilidade (B2)

incluído qualitativo

15 Democratizar a jurisdição constitucional? O caso das audiênciaspúblicas no Supremo Tribunal Federal

Marona e Rocha 2016; revista de sociologia e política (b1)

incluído qualitativo

16 Desenvolvimento da promoção da saúde no Brasilnos últimos vinte anos (1988-2008)

Buss e Carvalho 2009; ciencia e saúde coletiva (A2)


17 Federalismo e bons governos: uma análise política da gestão fiscal dos municípios

Melo et al. 2015; opinião pública (B1) incluído quantitativo

18 Financiamento, gasto público e gestão dos recursos em saúde: o cenário dum estado br.

Leite et al. 2012; ciencia e saúde coletiVa (A2)

incluído qualitativo e quantitativo

19 O colegiado de desenvolvimento territorial e a gestão socialde políticas públicas: o caso do Território Serra do Brigadeiro,Minas Gerais

Alan et al. 2012; RAP (A2) incluído quantitativa

20 INSTITUIÇÕES POLÍTICAS E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO: EVIDÊNCIAS DE UM ESTUDO EMPÍRICO

Silva et al. 2015; revista de estudos institucionais (B1)

incuído quantitativa

21 Legisladores, captadores e assistencialistas: a representação política no nível local

Felix Lopez e Acir Almeida 2016; revista de sociologia e política (b1)


22 Mecanismos de difusão de políticas sociais no Brasil: uma análise do Programa Saúde da Família

Coêlho et al. 2015; revista de sociologia e política (B1)


23 Metropolização, homicídios e segurança pública na área metropolitana de Brasília:o município de Águas Lindas de Goiás

Batista et al. 2016; revista sociedade e estado (b1)


24 Monitoramento do desempenho da gestão da vigilânciaem saúde: instrumento e estratégias de uso

costa et al. 2013; revista de ciencia e saúde coletiva (a2)


25 Mudança institucional e gestão metropolitana no Brasil: o municipalismo autárquico e as finanças municipais metropolitanas

Fernandes e Wilson 2013; RAP (A2) incluído qualitativo e quantitativo

26 O SUAS NA PROTEÇÃO SOCIAL BRASILEIRA Jacoud et al. 2017; novos estudos cebrap (b1)

incluído quantitativo

27 PLANEJAMENTO AMBIENTAL PARA BACIA HIDROGRÁFICAS: CONVERGÊNCIAS E DESAFIOS NA BACIA DO RIO CAPIBARIBE, EM PERNAMBUCO-BRASIL

SILVA & SILVA 2014; Holos (b2) incluído qualitativo/estudo de caso

28 Plano de Fortalecimento da Gestão do Turismo (PFGT): umaavaliação ex ante no município de Nísia Floresta (RN)

Araújo e posenatto 2012; RAP (A2) incluído qualitativo

29 Políticas de saúde e lacunas federativas no Brasil:uma análise da capacidade regional de provisão de serviços

RIBEIRO ET AL. 2017; revista de ciencia e saúde coletiva (a2)


30RELAÇÕES INTERGOVERNAMENTAIS E DESCENTRALIZAÇÃO: UMA ANÁLISE DA IMPLEMENTAÇÃO DO SUAS EM MINAS GERAIS

Palotti e Costa 2011; revista de sociologia e política (b1)


31Trajetória e avaliação dos programas federais brasileirosvoltados a promover a eficiência administrativa e fiscal dosmunicípios

Eduardo José Grin 2014; RAP (a2) incluído qualitativo

No artigo são analisadas as regiões de saúde no Brasil segundo sua capacidade de provisão de serviços a partir do debate sobre a crise do federalismo cooperativo no SUS decorrente do processo de descentralização definido pela Constituição de 1988.O objetivo será analisar a centralidade ou não dos arranjos institucionais, entendidos como regras formais do jogo, e das relações intergovernamentais, compreendidas como mecanismos de indução dos níveis de governo mais abrangentes, para explicar o alcance, formato e, em alguma medida, “resultados” da adesão dos municípios ao SUASo objetivo do artigo é analisar os programas para modernização adm e fiscal dos municipios, que sempre foram concebidos e executados pelas burocracias federais propondo soluções para os municípios que representam a visão “modernizadora” do governo central para os problemas de gestão dos governos locais.

Este trabalho busca analisar um dos grandes argumentos comumente utilizados pela literatura quando se observa a gestão metropolitana no Brasil, qual seja, o desenho institucio nal municipalista do federalismo brasileiro que inibe o desenvolvimento das regiões metropo litanas (RMs).Sem desconsiderar trajetórias históricas, esse artigo aborda o período entre 2003 e 2016, buscando contribuir para a reflexão sobreo papel da assistência social na proteção social brasileira. Esse período escolhido é marcado pela ascensão de uma coalizão política

A presente pesquisa teve como objetivo estudar a implementação das políticas públicas na gestão dos recursos hídricos no Estado de Pernambuco, especificamente, na Bacia Hidrográfica do Capibaribe.

foco da problemática deste trabalho reside em avaliar de forma ex ante a situação da implementação do PFGT, considerando diversos elementos administrativos da estrutura atual da gestão do município de Nísia Floresta em relação ao desenvolvimento da atividade

O objetivo deste artigo foi analisar as boas práticas de transparência, informatização e comunicação social evidentes nos websites dos órgãos públicos estaduais e do distrito federal responsáveis pelo controle da avaliação de impacto e do licenciamento ambiental

revisão sobre o conceito de C.I

O artigo esboça um diagnóstico da capacidade institucional dos estados brasileiros na assistência social a partir da análise de três aspectos: financeiro, administrativo e político. Trata-se de um comparativo dos 26 estados da federação e do Distrito Federal utilizando-Com base na literatura internacional e no estudo do caso, argumenta-se que relações intergovernamentais organizadas por meio de fóruns federativos sem autoridade decisória e recursos de enforcement intragovernamental reduzem sua capacidade de implementarEste artigo revisita inicialmente alguns dos elementos conceituais e operacionais sobre pesquisa avaliativa, em consonância comuma concepção ampliada de qualidade, reunindo saberes e campos de ação no âmbito das práticas de Saúde Pública. Em seguida, como são tratados os custos ambientais em um estaleiro da região sul do Rio Grande do Sul? Sendo assim, o objetivo geral deste trabalho consiste em verificar como são tratados os custos ambientais em um estaleiro da região sul do Rio Grande do Sul. Com vistas

o objetivo do estudo é investigar que fatores de natureza política, institucional e regional influenciaram a decisão dos governos municipais para a adoção do PSF. Ao testar os determinantes que influenciam a difusão do PSF numa análise comparativa que Neste artigo se discute o quadro metropolitano dos homicídios em 2010 em um municí pio do Entorno de Brasília, Águas Lindas de Goiás (GO). As externalidades negativas da metropoli zação de Brasília, em interface com a estrutura e organização da segurança pública e a fragilidade das ações da assistência social no município, esclarecem a dinâmica dos homicídios e os fatores estruturais que Propõe-se um instrumento para monitorar o desempenho da Vigilância em Saúde no âmbito estadual e estratégias para ampliar seuuso. Advoga-se o emprego de metodologias parti cipativas em todas as etapas do monitoramento, desde a elaboração do instrumento

O artigo tem dois objetivos. Em primeiro lugar, identificar e compreender como a representação política é exercida no nível local, no Brasil, atentando especialmente para práticas clientelistas. Em segundo, testar algumas explicações da ocorrência desse padrão de

Este estudo buscou diagnosticar as capacidades organizacionais existentes no governo federal, assim como dimensões de natureza política que possam influenciar a forma como a AIR pode se difundir no Brasil.

Sob o pano de fundo dos debates acerca da legitimidade democrática da atuação do Supremo, pretendemos, neste artigo, analisar as audiências públicas realizadas pelo Supremo Tribunal Federal entre os anos de 2007 e 2014, buscando desvendar sua vocação no interior do sistema político brasileiro, particularmente no campo das complexas relações interinstitucionais e socioestatais. A

Este trabalho testa a hipótese de que as capacidades institucionais exercem um efeito positivo sobre o desenvolvimento econômico. Metodologicamente, utilizamos estatística descritiva e multivariada, análise espacial e, ainda, regressão linear de Mínimos Quadrados

Passados 25 anos da promulgação da Constituição de 1988, a qual inaugurou um novo patamar das relações entre os entes federativos no Brasil, pergunta-se: esse novo desenho institucional foi capaz de gerar bons governos no âmbito municipal? Consideram-se bons O artigo aborda a temática do financiamento e o processo de descentralização tendo como objetivo examinar a composição, a direção e a ges tão dos recursos na área da saúde. A amostra investigada foi constituída por 14 municípios do Estado do Rio Grande do Norte. O objetivo desta pesquisa acadêmica foi analisar a dinâmica de participação dos atores sociais na gestão social da política de desenvolvimento territorial no referido território, procurando compreender como ela influenciou o processo de alocação dos recursos públicos por meio da elaboração, implementação e monitoramento de projetos territoriais

O artigo analisa a trajetória da PS como po lítica nacional, examina suas práticas no interior do sistema de saúde e em outras instâncias e abor da a construção da sua capacidade institucional, através da pesquisa e da formação de recursos humanos.

ID Nome do Trabalho AutoresInformação Complementar

e qualis da revista

artigo objetiva identificar quais os fatores intervenientes – quiçá condicionantes – para o estabelecimento desses canais de interlocução entre a Vigilância Epidemiológica e o Vigiagua e, consequentemente, para a viabilização do planejamento conjunto de ações no âmbito

Quão eficientes são os governos municipais brasileiros? Quais os efeitos da dinâmica política, sobretudoda competição eleitoral, sobre o seu desempenho? Para responder essas questões, este artigo tem por

artigo tem como propósito apresentar e discutir parte de resultados de pesquisa que se propôs a analisar a capacidade institucional de municípios paulistas no planejamento de políticas educacionais, com base nos aspectos que se referem à estrutura e funcionamento de sistemas/redes de ensino, à gestão de pessoas e à gestão pedagógica.O objetivo do artigo é discutir a forma como a coincineração de resíduos em fábricas de cimento vem crescendo no Brasil, bem como seus impactos sobre a saúde humana e o meio ambiente e defender a concepção de como o aumento da capacidade

O objetivo principal da observação é a compreensão da capacidade institucional na Defensoria Pública. Para isso, foram inicialmente formula

Incluído/Excluído

Critérios de Inclusão

surgem duas questões norteadoras neste artigo: 1) Quais são as principais inovações institucionais ocorridas com a implementação do Sistema Único de Assistência Social (SUAS) nos governos municipais? 2) Quais as principais características na dinâmica da capacidade estatal na implementação dos Sistema Único de Assistência Social (SUAS) nos municípios do norte do Estado de Minas Por meio de quais dimensões a qualidade de um capital social pode ser avaliada? Que tipos de consequências o capital social pode promover em uma região? Qual a importância de um capital social constituído entre uma organização e seus stakeholders para o desenvolvimento de uma região? Quais as características de um capital social constituído entre organizações e stakeholders que

APÊNDICE A – FORMULÁRIO DA REVISÃO SISTEMÁTICA

99

APÊNDICE B

Dados sobre o Índice de Capacidade Institucional e suas subdivisões.

RANKING CIDADES IBGE SUBADMINISTRATIVO SUBPOLITICO SUBFISCAL ICI QUADRANTE LISA (ICI)

1 MONTE CARMELO 3143104 0,685906994111043 0,944444444444444 0,5773 0,735883812851829 Não Significante

2 EXTREMA 3125101 0,839007536949333 0,541666666666667 0,7925 0,724391401205333 Alto-Alto

3 CAPITOLIO 3112802 0,678694333948585 0,75 0,7382 0,722298111316195 Não Significante

4 SAO JOAO DEL REI 3162500 0,729011961154522 0,708333333333333 0,711 0,716115098162618 Não Significante

5 ESTRELA DO INDAIA 3124708 0,660299529107323 1 0,4539 0,704733176369108 Alto-Alto

6 RIO DOCE 3155009 0,706105077646832 0,791666666666667 0,6076 0,701790581437833 Não Significante

7 MANTENA 3139607 0,640795023907759 0,763888888888889 0,675 0,693227970932216 Alto-Alto

8 ITANHANDU 3133105 0,762967452509247 0,666666666666667 0,6198 0,683144706391971 Não Significante

9 SANTA LUZIA 3157807 0,705624588824956 0,611111111111111 0,7223 0,679678566645356 Não Significante

10 BELO HORIZONTE 3106200 0,819635993012028 0,569444444444444 0,6477 0,678926812485491 Não Significante

11 TURMALINA 3169703 0,656768096474379 0,75 0,6255 0,677422698824793 Não Significante

12 JANAUBA 3135100 0,729096028999489 1 0,2933 0,674132009666496 Não Significante

13 JAIBA 3135050 0,604399368871798 0,944444444444444 0,4441 0,664314604438747 Alto-Alto

14 VICOSA 3171303 0,723464312122983 0,583333333333333 0,6782 0,661665881818772 Não Significante

15 NOVA PONTE 3145000 0,733312140055445 0,625 0,6212 0,659837380018481 Não Significante

16 LAGOA SANTA 3137601 0,783804695666127 0,486111111111111 0,6944 0,654771935592413 Não Significante

17 CAMBUI 3110608 0,724590143848797 0,541666666666667 0,6946 0,653618936838488 Não Significante

18 CONGONHAS 3118007 0,78753175673315 0,625 0,5403 0,65094391891105 Não Significante

19 LAGOA FORMOSA 3137502 0,68178791105239 0,527777777777778 0,7362 0,648588562943389 Não Significante

20 NAZARENO 3144508 0,684369359976979 0,625 0,6353 0,648223119992326 Não Significante

21 UBERABA 3170107 0,727857350904878 0,583333333333333 0,6299 0,647030228079404 Não Significante

22 PITANGUI 3151404 0,668630311446238 0,625 0,6374 0,643676770482079 Não Significante

23 ITAPEVA 3133600 0,729062180536724 0,541666666666667 0,6557 0,642142949067797 Alto-Alto

24 NOVA PORTEIRINHA 3145059 0,5187 0,944444444444444 0,4568 0,639981481481482 Alto-Alto

100

25 MOEMA 3142403 0,716152605951297 0,569444444444444 0,6302 0,63859901679858 Não Significante

26 LAGOA DA PRATA 3137205 0,811277289283507 0,541666666666667 0,5531 0,635347985316725 Alto-Alto

27 PARA DE MINAS 3147105 0,752311074706053 0,541666666666667 0,6065 0,633492580457573 Alto-Baixo

28 CATUTI 3115474 0,625598844849738 0,888888888888889 0,3827 0,632395911246209 Não Significante

29 POMPEU 3152006 0,70466665963176 0,555555555555556 0,6344 0,631540738395772 Não Significante

30 ARAUJOS 3103900 0,707319208371194 0,611111111111111 0,5754 0,631276773160768 Não Significante

31 PONTE NOVA 3152105 0,5892 0,708333333333333 0,5906 0,629377777777778 Não Significante

32 ITAJUBA 3132404 0,76379363375578 0,569444444444444 0,5461 0,626446026066742 Não Significante

33 ALEM PARAIBA 3101508 0,670187759160841 0,513888888888889 0,6904 0,62482554934991 Não Significante

34 SANTA RITA DO SAPUCAI 3159605 0,80272215384304 0,527777777777778 0,5386 0,623033310540273 Alto-Alto

35 OLIVEIRA 3145604 0,711756186129304 0,541666666666667 0,6146 0,622674284265324 Não Significante

36 PIUMHI 3151503 0,713231602260243 0,486111111111111 0,6655 0,621614237790451 Alto-Alto

37 SANTO ANTONIO DO MONTE 3160405 0,760794339360423 0,569444444444444 0,5293 0,619846261268289 Não Significante

38 SAO LOURENCO 3163706 0,615975 0,652777777777778 0,5837 0,617484259259259 Alto-Alto

39 OURO FINO 3146008 0,627907318586668 0,472222222222222 0,7497 0,616609846936297 Não Significante

40 MONTE ALEGRE DE MINAS 3142809 0,690161384044602 0,597222222222222 0,561 0,616127868755608 Alto-Alto

41 PASSA QUATRO 3147600 0,671052620328909 0,541666666666667 0,6346 0,615773095665192 Não Significante

42 CORONEL FABRICIANO 3119401 0,741207500062507 0,388888888888889 0,713 0,614365462983799 Não Significante

43 ARAXA 3104007 0,8045692721502 0,388888888888889 0,6469 0,613452720346363 Não Significante

44 ITUIUTABA 3134202 0,728764626391268 0,527777777777778 0,583 0,613180801389682 Não Significante

45 UBERLANDIA 3170206 0,762536430274785 0,541666666666667 0,5353 0,613167698980484 Não Significante

46 CONSELHEIRO LAFAIETE 3118304 0,681462540862737 0,611111111111111 0,5456 0,612724550657949 Não Significante

47 GUARANESIA 3128303 0,683831298506993 0,541666666666667 0,6119 0,61246598839122 Não Significante

48 GUAXUPE 3128709 0,77028790595501 0,486111111111111 0,5804 0,61226633902204 Não Significante

49 CEDRO DO ABAETE 3115607 0,668288187905084 0,625 0,5435 0,612262729301695 Não Significante

50 PARACATU 3147006 0,758828412316122 0,486111111111111 0,59 0,611646507809078 Não Significante

51 MENDES PIMENTEL 3141504 0,599763702596128 0,763888888888889 0,4712 0,611617530495005 Alto-Alto

101

52 SARZEDO 3165537 0,720690336221999 0,472222222222222 0,6371 0,610004186148074 Não Significante

53 ALFREDO VASCONCELOS 3101631 0,646717791345988 0,75 0,4304 0,609039263781996 Não Significante

54 CONCEICAO DAS ALAGOAS 3117306 0,674915611449951 0,527777777777778 0,6221 0,60826446307591 Alto-Alto

55 PIRANGUCU 3150901 0,674514315403348 0,583333333333333 0,5669 0,60824921624556 Alto-Alto

56 CARMO DO CAJURU 3114204 0,54255 0,611111111111111 0,6701 0,60792037037037 Alto-Baixo

57 CORONEL XAVIER CHAVES 3119708 0,651855357481985 0,611111111111111 0,5606 0,607855489531032 Não Significante

58 JUIZ DE FORA 3136702 0,7415534173006 0,486111111111111 0,5959 0,607854842803904 Alto-Baixo

59 POCOS DE CALDAS 3151800 0,677525978199065 0,541666666666667 0,6029 0,607364214955244 Não Significante

60 DORES DE CAMPOS 3123007 0,710583737295613 0,694444444444444 0,4167 0,607242727246686 Alto-Alto

61 PATIS 3147956 0,630935794101219 0,569444444444444 0,62 0,606793412848554 Não Significante

62 ITAUNA 3133808 0,694238694092154 0,527777777777778 0,5981 0,606705490623311 Alto-Baixo

63 LEME DO PRADO 3138351 0,673057511448261 0,625 0,5212 0,606419170482754 Não Significante

64 ARAPORA 3103751 0,609525 0,611111111111111 0,5977 0,606112037037037 Não Significante

65 SERRO 3167103 0,585757119210993 0,583333333333333 0,6482 0,605763484181442 Não Significante

66 PAINS 3146503 0,720837712122939 0,569444444444444 0,5259 0,605394052189128 Alto-Alto

67 VERDELANDIA 3171030 0,43815 0,944444444444444 0,4321 0,604898148148148 Alto-Alto

68 BONFIM 3108107 0,613768682856963 0,527777777777778 0,6716 0,604382153544914 Não Significante

69 CONTAGEM 3118601 0,627634742131535 0,527777777777778 0,6573 0,604237506636437 Não Significante

70 CORREGO NOVO 3120003 0,690221989253145 0,527777777777778 0,5933 0,603766589010308 Não Significante

71 CARMO DO PARANAIBA 3114303 0,712185278766482 0,527777777777778 0,5703 0,603421018848087 Não Significante

72 TOLEDO 3169109 0,688936698529664 0,486111111111111 0,6351 0,603382603213592 Alto-Alto

73 COQUEIRAL 3118700 0,669213588911526 0,541666666666667 0,5987 0,603193418526064 Não Significante

74 CORREGO FUNDO 3119955 0,72251290595501 0,555555555555556 0,529 0,602356153836855 Alto-Alto

75 MURIAE 3143906 0,59835 0,527777777777778 0,6782 0,601442592592593 Não Significante

76 VARZEA DA PALMA 3170800 0,63064286171424 0,625 0,5438 0,59981428723808 Não Significante

77 MATIAS CARDOSO 3140852 0,697770744195432 0,777777777777778 0,322 0,599182840657736 Não Significante

78 POUSO ALTO 3152600 0,734205898600543 0,611111111111111 0,4515 0,598939003237218 Alto-Alto

102

79 CONCEICAO DO MATO DENTRO 3117504 0,677126674932422 0,513888888888889 0,604 0,59833852127377 Não Significante

80 BARBACENA 3105608 0,763058637296207 0,555555555555556 0,4752 0,597938064283921 Alto-Alto

81 CABECEIRA GRANDE 3109451 0,671473956923812 0,541666666666667 0,5781 0,597080207863493 Não Significante

82 PERDIZES 3149804 0,787336025271662 0,486111111111111 0,5134 0,595615712127591 Não Significante

83 ITAMARANDIBA 3132503 0,617315611449951 0,611111111111111 0,5555 0,594642240853687 Não Significante

84 MARTINHO CAMPOS 3140506 0,5187 0,625 0,6399 0,594533333333333 Não Significante

85 ESPINOSA 3124302 0,538823355278523 0,666666666666667 0,5744 0,59329667398173 Não Significante

86 LAVRAS 3138203 0,740467969825 0,541666666666667 0,4962 0,592778212163889 Não Significante

87 CRISTINA 3120508 0,654180576134828 0,611111111111111 0,5114 0,592230562415313 Não Significante

88 MONJOLOS 3142502 0,708871436866393 0,472222222222222 0,594 0,591697886362872 Não Significante

89 PIMENTA 3150505 0,722828549706594 0,486111111111111 0,5652 0,591379886939235 Alto-Alto

90 MIRADOURO 3142106 0,642636082980066 0,527777777777778 0,6014 0,590604620252615 Não Significante

91 ERVALIA 3124005 0,661504238958747 0,583333333333333 0,5246 0,58981252409736 Não Significante

92 TIROS 3168903 0,705621082020477 0,486111111111111 0,5742 0,588644064377196 Não Significante

93 CAETE 3110004 0,681384974309787 0,569444444444444 0,5143 0,588376472918077 Não Significante

94 MERCES 3141603 0,618184555555026 0,486111111111111 0,6601 0,588131888888712 Não Significante

95 MATOZINHOS 3141108 0,692578261810984 0,444444444444444 0,6243 0,58710756875181 Não Significante

96 CAMPO BELO 3111200 0,69305414202254 0,486111111111111 0,5809 0,586688417711217 Não Significante

97 VIRGOLANDIA 3171907 0,685221384842741 0,486111111111111 0,5877 0,586344165317951 Não Significante

98 ARCOS 3104205 0,752175604922095 0,486111111111111 0,5193 0,585862238677735 Alto-Alto

99 CRISTIANO OTONI 3120409 0,657762614122003 0,527777777777778 0,5713 0,585613463966594 Não Significante

100 DOM VICOSO 3122801 0,701818619827424 0,611111111111111 0,4425 0,585143243646178 Não Significante

101 ITABIRINHA 3131802 0,571462397854654 0,625 0,5588 0,585087465951551 Não Significante

102 SOLEDADE DE MINAS 3167806 0,69311818964906 0,611111111111111 0,4508 0,585009766920057 Alto-Alto

103 BARAO DE COCAIS 3105400 0,675790562522346 0,430555555555556 0,6479 0,584748706025967 Não Significante

104 DIAMANTINA 3121605 0,591019589010117 0,583333333333333 0,5796 0,584650974114483 Não Significante

105 LUZ 3138807 0,71336808220269 0,527777777777778 0,5126 0,584581953326823 Alto-Alto

103

106 ARAPUA 3103801 0,777234956809424 0,486111111111111 0,4903 0,584548689306845 Não Significante

107 BUENOPOLIS 3109204 0,666040021953714 0,569444444444444 0,5174 0,584294822132719 Alto-Alto

108 INCONFIDENTES 3130606 0,641648572594796 0,569444444444444 0,5403 0,583797672346413 Não Significante

109 BONFINOPOLIS DE MINAS 3108206 0,720370536232753 0,486111111111111 0,5419 0,582793882447955 Não Significante

110 CENTRALINA 3115805 0,52755 0,680555555555556 0,5397 0,582601851851852 Alto-Alto

111 NOVA LIMA 3144805 0,853225749674797 0,527777777777778 0,3668 0,582601175817525 Não Significante

112 SENADOR JOSE BENTO 3165800 0,672439356979002 0,527777777777778 0,5445 0,58157237825226 Não Significante

113 BELO VALE 3106408 0,702278832359672 0,430555555555556 0,6102 0,581011462638409 Não Significante

114 VIEIRAS 3171402 0,619086547347365 0,527777777777778 0,596 0,580954775041714 Não Significante

115 PRADOS 3152709 0,670623508382708 0,611111111111111 0,4573 0,57967820649794 Alto-Alto

116 PIRANGUINHO 3151008 0,705405357481985 0,472222222222222 0,5601 0,579242526568069 Alto-Alto

117 CARANDAI 3113206 0,507375 0,625 0,6049 0,579091666666667 Não Significante

118 POUSO ALEGRE 3152501 0,62055 0,486111111111111 0,6294 0,578687037037037 Alto-Alto

119 ITAGUARA 3132206 0,632514753470324 0,527777777777778 0,5757 0,5786641770827 Não Significante

120 BETIM 3106705 0,700957700350596 0,513888888888889 0,5204 0,578415529746495 Não Significante

121 NOVA RESENDE 3145109 0,685287900900638 0,416666666666667 0,6322 0,578051522522435 Não Significante

122 PATROCINIO 3148103 0,733300961715931 0,583333333333333 0,4172 0,577944765016421 Não Significante

123 PEDRA DO INDAIA 3148905 0,718167709462017 0,486111111111111 0,5273 0,577192940191043 Não Significante

124 GAMELEIRAS 3127339 0,464475 0,888888888888889 0,3782 0,577187962962963 Alto-Alto

125 CAMANDUCAIA 3110509 0,731860288131849 0,472222222222222 0,5267 0,576927503451357 Não Significante

126 CARANGOLA 3113305 0,634129238958747 0,527777777777778 0,5685 0,576802338912175 Alto-Baixo

127 SAO JOAO DA LAGOA 3162252 0,679483700874896 0,569444444444444 0,4813 0,576742715106447 Alto-Baixo

128 JUATUBA 3136652 0,725671436866392 0,541666666666667 0,4625 0,576612701177686 Alto-Baixo

129 SAO FELIX DE MINAS 3161056 0,686758678766438 0,708333333333333 0,3346 0,576564004033257 Não Significante

130 CENTRAL DE MINAS 3115706 0,4929 0,763888888888889 0,4708 0,575862962962963 Alto-Alto

131 CACHOEIRA DE MINAS 3109709 0,58245 0,555555555555556 0,5887 0,575568518518519 Alto-Alto

132 ALTEROSA 3102001 0,688041275380731 0,527777777777778 0,5106 0,575473017719503 Não Significante

104

133 PIEDADE DO RIO GRANDE 3150307 0,620500893378976 0,555555555555556 0,55 0,575352149644844 Não Significante

134 ITACARAMBI 3132107 0,4581 0,888888888888889 0,3784 0,57512962962963 Não Significante

135 SERRANOPOLIS DE MINAS 3166956 0,4314 1 0,2939 0,5751 Não Significante

136 LIMA DUARTE 3138609 0,679451907596785 0,569444444444444 0,4749 0,574598784013743 Não Significante

137 LAGOA GRANDE 3137536 0,685684837692907 0,527777777777778 0,5086 0,574020871823562 Não Significante

138 DELFIM MOREIRA 3121100 0,651287180536724 0,458333333333333 0,6122 0,573940171290019 Não Significante

139 OLARIA 3145406 0,707788731155318 0,430555555555556 0,5827 0,573681428903624 Não Significante

140 PEQUI 3149606 0,688803569130714 0,527777777777778 0,5035 0,573360448969498 Alto-Baixo

141 PAI PEDRO 3146552 0,514575 0,833333333333333 0,3702 0,572702777777778 Alto-Alto

142 ABAETE 3100203 0,619778749785272 0,597222222222222 0,501 0,572666990669165 Não Significante

143 BURITIZEIRO 3109402 0,640439055300806 0,458333333333333 0,6186 0,572457462878046 Alto-Alto

144 SERRANIA 3166907 0,723559347609061 0,416666666666667 0,5771 0,572442004758576 Não Significante

145 SALINAS 3157005 0,655161082980066 0,583333333333333 0,4784 0,572298138771133 Não Significante

146 TOCOS DO MOJI 3169059 0,642076921942614 0,347222222222222 0,727 0,572099714721612 Não Significante

147 BOA ESPERANCA 3107109 0,70744157705736 0,486111111111111 0,5205 0,571350896056157 Não Significante

148 SAO TOMÉ DAS LETRAS 3165206 0,746291247602858 0,486111111111111 0,4809 0,57110078623799 Não Significante

149 ESPERA FELIZ 3124203 0,637823280446804 0,527777777777778 0,5477 0,571100352741527 Não Significante

150 SAO TOMAS DE AQUINO 3165107 0,700280311446238 0,527777777777778 0,4832 0,570419363074672 Não Significante

151 IPATINGA 3131307 0,762550262855272 0,5 0,4479 0,570150087618424 Não Significante

152 CAPELINHA 3112307 0,620664841951014 0,569444444444444 0,5203 0,570136428798486 Não Significante

153 QUELUZITO 3153806 0,668028512829694 0,569444444444444 0,4721 0,569857652424713 Não Significante

154 DIVINESIA 3121902 0,671936286260444 0,486111111111111 0,5515 0,569849132457185 Não Significante

155 SETE LAGOAS 3167202 0,751305302209376 0,541666666666667 0,4159 0,569623989625348 Não Significante

156 DOURADOQUARA 3123502 0,671976222680958 0,611111111111111 0,4245 0,56919577793069 Alto-Alto

157 VARGINHA 3170701 0,81021144028264 0,375 0,5211 0,568770480094213 Não Significante

158 ALVORADA DE MINAS 3102407 0,661052495383133 0,5 0,5441 0,568384165127711 Não Significante

159 IBIA 3129509 0,703976557309756 0,444444444444444 0,556 0,568140333918067 Não Significante

105

160 CAMPO AZUL 3111150 0,65332233387649 0,652777777777778 0,3971 0,567733370551423 Não Significante

161 MONTE BELO 3143005 0,731019484046292 0,430555555555556 0,5412 0,567591679867283 Não Significante

162 JOAO MONLEVADE 3136207 0,657588038665348 0,527777777777778 0,5167 0,567355272147708 Não Significante

163 BAMBUI 3105103 0,688638788475007 0,430555555555556 0,5828 0,567331448010188 Não Significante

164 JAPARAIBA 3135308 0,68524318964906 0,361111111111111 0,6556 0,567318100253391 Alto-Alto

165 CHIADOR 3116209 0,664667093036413 0,527777777777778 0,5094 0,56728162360473 Não Significante

166 AGUA COMPRIDA 3100708 0,738112280210229 0,527777777777778 0,4356 0,567163352662669 Alto-Alto

167 ACAIACA 3100401 0,672545884205227 0,569444444444444 0,4583 0,566763442883224 Não Significante

168 CASSIA 3115102 0,630289563600311 0,541666666666667 0,5272 0,566385410088993 Não Significante

169 MUTUM 3144003 0,664850137720841 0,472222222222222 0,5606 0,565890786647688 Não Significante

170 SAO SEBASTIAO DA BELA VISTA 3164407 0,603525 0,527777777777778 0,5641 0,565134259259259 Não Significante

171 FORMOSO 3126208 0,684714747014306 0,430555555555556 0,5776 0,56429010085662 Não Significante

172 JABOTICATUBAS 3134608 0,634189121073957 0,527777777777778 0,5299 0,563955632950578 Não Significante

173 SENADOR AMARAL 3165578 0,724850143403973 0,527777777777778 0,4388 0,563809307060583 Alto-Alto

174 MANHUACU 3139409 0,697905485399556 0,486111111111111 0,5069 0,563638865503556 Não Significante

175 CORREGO DANTA 3119807 0,56655 0,513888888888889 0,6094 0,56327962962963 Não Significante

176 SENHORA DO PORTO 3166105 0,600821274344641 0,486111111111111 0,6019 0,562944128485251 Não Significante

177 CLAUDIO 3116605 0,725758296785733 0,486111111111111 0,4755 0,562456469298948 Não Significante

178 DIVISA NOVA 3122405 0,687934138011483 0,472222222222222 0,5271 0,562418786744568 Não Significante

179 DORES DO INDAIA 3123205 0,666789841951014 0,569444444444444 0,4506 0,562278095465153 Não Significante

180 SABARA 3156700 0,56550132786156 0,444444444444444 0,6765 0,562148590768668 Não Significante

181 SANTA CRUZ DE MINAS 3157336 0,64381444427816 0,555555555555556 0,4858 0,561723333277905 Alto-Alto

182 SAO GOTARDO 3162104 0,760578598527974 0,430555555555556 0,4935 0,561544718027843 Não Significante

183 TIRADENTES 3168804 0,710243633755781 0,513888888888889 0,4602 0,56144417421489 Alto-Alto

184 GUANHAES 3128006 0,667353575027968 0,430555555555556 0,5855 0,561136376861174 Não Significante

185 SANTA VITORIA 3159803 0,6165 0,541666666666667 0,5246 0,560922222222222 Não Significante

186 PRESIDENTE JUSCELINO 3153202 0,710356994111043 0,583333333333333 0,3885 0,560730109148125 Não Significante

106

187 JAGUARACU 3135001 0,697010883416585 0,541666666666667 0,4421 0,560259183361084 Não Significante

188 VARZELANDIA 3170909 0,616510988597213 0,541666666666667 0,5209 0,559692551754626 Não Significante

189 IAPU 3129301 0,680041477246901 0,527777777777778 0,4706 0,559473085008226 Não Significante

190 AUGUSTO DE LIMA 3104809 0,664828948190469 0,555555555555556 0,4579 0,559428167915341 Não Significante

191 ITABIRA 3131703 0,734106031800672 0,486111111111111 0,4577 0,559305714303928 Não Significante

192 SAO SEBASTIAO DO RIO VERDE 3164902 0,55935 0,527777777777778 0,5906 0,559242592592593 Não Significante

193 IBIAI 3129608 0,635849914833968 0,569444444444444 0,4722 0,559164786426137 Não Significante

194 PAPAGAIOS 3146909 0,705582358647559 0,430555555555556 0,5402 0,558779304734371 Não Significante

195 ELOI MENDES 3123601 0,668895532753667 0,5 0,5066 0,558498510917889 Não Significante

196 SAO JOAO NEPOMUCENO 3162906 0,664236458031999 0,541666666666667 0,4675 0,557801041566222 Não Significante

197 PASSOS 3147907 0,72492189374067 0,527777777777778 0,4197 0,557466557172816 Não Significante

198 CAIANA 3110103 0,601176222680958 0,569444444444444 0,5017 0,557440222375134 Não Significante

199 CUPARAQUE 3120839 0,633227184968135 0,388888888888889 0,6502 0,557438691285674 Não Significante

200 SAO JOAO EVANGELISTA 3162807 0,594260907546889 0,430555555555556 0,6474 0,557405487700815 Não Significante

201 CARVALHOPOLIS 3114709 0,5787 0,5 0,5925 0,557066666666667 Não Significante

202 TRES PONTAS 3169406 0,770221823612382 0,375 0,5247 0,556640607870794 Não Significante

203 AIURUOCA 3101201 0,648715533480968 0,569444444444444 0,4515 0,556553325975138 Não Significante

204 GRUPIARA 3127909 0,692174914833968 0,611111111111111 0,3645 0,555928675315026 Não Significante

205 NOVA ERA 3144706 0,661679226394604 0,527777777777778 0,4783 0,555919001390794 Não Significante

206 GUARDA-MOR 3128600 0,737872752833592 0,444444444444444 0,4833 0,555205732426012 Não Significante

207 BOM JESUS DO AMPARO 3107703 0,654863352933633 0,486111111111111 0,5245 0,555158154681581 Não Significante

208 MONTE SIAO 3143401 0,698438061785434 0,430555555555556 0,5362 0,555064539113663 Não Significante

209 SANTA FE DE MINAS 3157609 0,653963352933633 0,486111111111111 0,5221 0,554058154681581 Não Significante

210 SAO GONCALO DO ABAETE 3161700 0,719998877901261 0,472222222222222 0,4689 0,553707033374494 Alto-Alto

211 BRAZÓPOLIS 3108909 0,679519333948586 0,541666666666667 0,439 0,553395333538417 Não Significante

212 TURVOLANDIA 3169802 0,713178193105601 0,472222222222222 0,4739 0,553100138442608 Não Significante

213 ARAPONGA 3103702 0,634237397637877 0,430555555555556 0,5942 0,552997651064478 Não Significante

107

214 DIVINOPOLIS 3122306 0,689898704941018 0,472222222222222 0,4961 0,552740309054413 Não Significante

215 FELICIO DOS SANTOS 3125408 0,653924250903188 0,458333333333333 0,5447 0,552319194745507 Não Significante

216 LAGOA DOURADA 3137403 0,646192630020356 0,416666666666667 0,594 0,552286432229007 Não Significante

217 JACINTO 3134707 0,591589097011882 0,541666666666667 0,5233 0,552185254559516 Não Significante

218 ITAPECERICA 3133501 0,681784801942263 0,472222222222222 0,5015 0,551835674721495 Não Significante

219 IGARAPE 3130101 0,604787924980747 0,583333333333333 0,4665 0,551540419438027 Alto-Baixo

220 LASSANCE 3138104 0,666861733707097 0,569444444444444 0,4183 0,551535392717181 Não Significante

221 LEOPOLDINA 3138401 0,703749485324833 0,430555555555556 0,5188 0,551035013626796 Não Significante

222 NOVA SERRANA 3145208 0,755719488976028 0,527777777777778 0,3689 0,550799088917935 Não Significante

223 ARACAI 3103207 0,70349799780727 0,527777777777778 0,4208 0,550691925195016 Não Significante

224 ITUTINGA 3134509 0,594521313714362 0,541666666666667 0,515 0,550395993460343 Não Significante

225 BOCAIUVA 3107307 0,591153319653899 0,527777777777778 0,5322 0,550377032477226 Não Significante

226 MOEDA 3142304 0,665858872598509 0,444444444444444 0,5408 0,550367772347651 Não Significante

227 GONCALVES 3127404 0,701288189593801 0,486111111111111 0,4634 0,550266433568304 Não Significante

228 CHAPADA GAUCHA 3116159 0,59773263282317 0,583333333333333 0,4696 0,550221988718834 Não Significante

229 JOAQUIM FELICIO 3136405 0,619606813261116 0,583333333333333 0,4476 0,550180048864817 Não Significante

230 AGUANIL 3100807 0,748104877568153 0,388888888888889 0,5124 0,549797922152347 Alto-Alto

231 DIONISIO 3121803 0,60329176861282 0,527777777777778 0,5179 0,549656515463533 Não Significante

232 OURO BRANCO 3145901 0,716083726907706 0,569444444444444 0,3628 0,54944272378405 Alto-Alto

233 RAPOSOS 3153905 0,684672523953255 0,444444444444444 0,5183 0,5491389894659 Não Significante

234 SANTANA DO PARAISO 3158953 0,654681463598621 0,486111111111111 0,5061 0,548964191569911 Não Significante

235 SAO JOSE DA BARRA 3162948 0,675230155615814 0,263888888888889 0,7074 0,548839681501568 Não Significante

236 JURUAIA 3136900 0,728516206584617 0,375 0,5422 0,548572068861539 Não Significante

237 DORES DE GUANHAES 3123106 0,661944765996367 0,430555555555556 0,5529 0,548466773850641 Não Significante

238 ITAMOGI 3132909 0,683928246397875 0,486111111111111 0,4752 0,548413119169662 Não Significante

239 TRES CORACOES 3169307 0,690386286260444 0,527777777777778 0,4267 0,548288021346074 Não Significante

240 PERDOES 3149903 0,674079977100051 0,541666666666667 0,4283 0,548015547922239 Não Significante

108

241 MAR DE ESPANHA 3139805 0,52185 0,541666666666667 0,5802 0,547905555555556 Não Significante

242 FERVEDOURO 3125952 0,621699485324833 0,569444444444444 0,4513 0,547481309923092 Não Significante

243 SANTANA DO RIACHO 3159001 0,696022600581369 0,430555555555556 0,5156 0,547392718712308 Não Significante

244 SAO SEBASTIAO DO PARAISO 3164704 0,809636146340923 0,513888888888889 0,3181 0,547208345076604 Não Significante

245 BAEPENDI 3104908 0,56505 0,541666666666667 0,5348 0,547172222222222 Não Significante

246 PRESIDENTE OLEGARIO 3153400 0,731081492852593 0,527777777777778 0,3816 0,54681975687679 Não Significante

247 VISCONDE DO RIO BRANCO 3172004 0,696863352933633 0,444444444444444 0,4977 0,546335932459359 Não Significante

248 SANTOS DUMONT 3160702 0,633896231139962 0,527777777777778 0,4767 0,546124669639246 Não Significante

249 MATO VERDE 3141009 0,50505 0,430555555555556 0,7026 0,546068518518519 Não Significante

250 JACUTINGA 3134905 0,734004805953319 0,527777777777778 0,3761 0,545960861243699 Não Significante

251 TAIOBEIRAS 3168002 0,671785879596503 0,583333333333333 0,3813 0,545473070976612 Não Significante

252 DIVINOLANDIA DE MINAS 3122207 0,560139666649463 0,527777777777778 0,5483 0,54540581480908 Não Significante

253 PIRAUBA 3151305 0,621677184968135 0,486111111111111 0,5282 0,545329432026415 Alto-Baixo

254 SAO JOAO DO MANTENINHA 3162575 0,650577898533044 0,541666666666667 0,4435 0,545248188399904 Alto-Alto

255 SERRA DA SAUDADE 3166600 0,591375 0,569444444444444 0,4732 0,544673148148148 Alto-Alto

256 SAO JOSE DA SAFIRA 3163003 0,625657555664727 0,472222222222222 0,5361 0,544659925962316 Não Significante

257 MEDINA 3141405 0,601118455276768 0,583333333333333 0,4494 0,544617262870034 Não Significante

258 SAO GONCALO DO RIO PRETO 3125507 0,649899025719926 0,569444444444444 0,4144 0,544581156721457 Não Significante

259 SANTANA DO GARAMBEU 3158706 0,680749126460412 0,569444444444444 0,3821 0,544097856968286 Não Significante

260 CONCEICAO DOS OUROS 3117801 0,693973256220989 0,486111111111111 0,4497 0,543261455777367 Não Significante

261 DESCOBERTO 3121308 0,659191802506824 0,444444444444444 0,5258 0,543145415650423 Alto-Baixo

262 ITAMBACURI 3132701 0,624175229448196 0,486111111111111 0,5182 0,542828780186436 Alto-Baixo

263 BELA VISTA DE MINAS 3106002 0,705483297262376 0,430555555555556 0,4921 0,542712950939311 Não Significante

264 PRESIDENTE KUBITSCHEK 3153301 0,662834390838486 0,541666666666667 0,4234 0,542633685835051 Não Significante

265 SAO JOSE DO ALEGRE 3163201 0,655730819546594 0,513888888888889 0,458 0,542539902811828 Alto-Alto

266 MALACACHETA 3139201 0,591687136456073 0,430555555555556 0,6051 0,542447564003876 Não Significante

267 ALPINOPOLIS 3101904 0,665005277022506 0,430555555555556 0,5299 0,541820277526021 Não Significante

109

268 PIRACEMA 3150604 0,705386963976569 0,486111111111111 0,4327 0,54139935836256 Não Significante

269 CONSOLACAO 3118502 0,710780441266128 0,472222222222222 0,4398 0,540934221162784 Não Significante

270 SAO JOAO BATISTA DO GLORIA 3162203 0,727505131247229 0,430555555555556 0,4636 0,540553562267595 Não Significante

271 SAO ROMAO 3164209 0,54176357498317 0,527777777777778 0,5513 0,540280450920316 Não Significante

272 COUTO DE MAGALHAES DE MINAS 3120102 0,666729753520697 0,527777777777778 0,4244 0,539635843766158 Não Significante

273 ITAMONTE 3133006 0,687547500107305 0,652777777777778 0,2775 0,539275092628361 Não Significante

274 DORESOPOLIS 3123403 0,74862831604945 0,486111111111111 0,3826 0,539113142386854 Alto-Alto

275 SACRAMENTO 3156908 0,735099438523373 0,388888888888889 0,4923 0,538762775804087 Não Significante

276 RESSAQUINHA 3154408 0,682843463321677 0,486111111111111 0,447 0,538651524810929 Alto-Alto

277 CACHOEIRA DA PRATA 3109600 0,658878569130714 0,388888888888889 0,568 0,538589152673201 Não Significante

278 VERMELHO NOVO 3171154 0,619948256220989 0,597222222222222 0,3971 0,538090159481071 Não Significante

279 BRASILIA DE MINAS 3108602 0,649514430181953 0,430555555555556 0,5342 0,538089995245836 Não Significante

280 SANTA BARBARA 3157203 0,554475 0,430555555555556 0,6285 0,537843518518519 Não Significante

281 LAJINHA 3137700 0,684420674649302 0,5 0,4278 0,537406891549767 Não Significante

282 SANTO ANTONIO DO ITAMBE 3160207 0,612836384044602 0,527777777777778 0,4708 0,537138053940793 Não Significante

283 CANAPOLIS 3111804 0,673384815522145 0,597222222222222 0,339 0,536535679248123 Não Significante

284 ENGENHEIRO CALDAS 3123700 0,644561961154522 0,361111111111111 0,6021 0,535924357421878 Não Significante

285 MARMELOPOLIS 3140407 0,676472209339026 0,416666666666667 0,5134 0,535512958668564 Não Significante

286 CAETANOPOLIS 3109907 0,643700869533026 0,527777777777778 0,435 0,535492882436935 Não Significante

287 RIO DO PRADO 3155108 0,628921545408246 0,472222222222222 0,5034 0,53484792254349 Alto-Baixo

288 JOSE GONCALVES DE MINAS 3136520 0,62284176057897 0,569444444444444 0,4121 0,534795401674471 Não Significante

289 CARLOS CHAGAS 3113701 0,575688788475008 0,486111111111111 0,5422 0,534666633195373 Alto-Baixo

290 GOIABEIRA 3127370 0,626517442698908 0,472222222222222 0,5049 0,53454655497371 Não Significante

291 BORDA DA MATA 3108305 0,683810488419938 0,472222222222222 0,4461 0,53404423688072 Alto-Alto

292 CURRAL DE DENTRO 3120870 0,5193 0,5 0,5816 0,533633333333333 Não Significante

293 SIMONESIA 3167608 0,562145801630827 0,486111111111111 0,5526 0,533618970913979 Não Significante

294 PRUDENTE DE MORAIS 3153608 0,598225961715931 0,430555555555556 0,572 0,533593839090495 Não Significante

110

295 FORMIGA 3126109 0,622575 0,486111111111111 0,492 0,533562037037037 Alto-Alto

296 INIMUTABA 3131109 0,609740611449951 0,416666666666667 0,5736 0,533335759372206 Não Significante

297 CARATINGA 3113404 0,732652172380986 0,541666666666667 0,3249 0,533072946349218 Não Significante

298 MADRE DE DEUS DE MINAS 3139102 0,712458199568421 0,5 0,3866 0,53301939985614 Não Significante

299 TAPIRA 3168101 0,791357788106707 0,388888888888889 0,4184 0,532882225665199 Não Significante

300 SENADOR FIRMINO 3165701 0,628978261810984 0,472222222222222 0,4974 0,532866828011069 Não Significante

301 LUISBURGO 3138674 0,653370532753667 0,361111111111111 0,5833 0,532593881288259 Alto-Baixo

302 VARJAO DE MINAS 3170750 0,681714666649463 0,486111111111111 0,4287 0,532175259253525 Não Significante

303 CRUCILANDIA 3120607 0,624660942697262 0,486111111111111 0,4854 0,532057351269458 Alto-Alto

304 AIMORES 3101102 0,652884518556908 0,416666666666667 0,5264 0,531983728407858 Não Significante

305 CAMPANHA 3110905 0,624954961783743 0,513888888888889 0,4571 0,531981283557544 Não Significante

306 MARAVILHAS 3139706 0,630586034598884 0,402777777777778 0,5623 0,531887937458887 Não Significante

307 ASTOLFO DUTRA 3104601 0,687862575318252 0,388888888888889 0,5187 0,531817154735713 Alto-Baixo

308 BERILO 3106507 0,572480317493939 0,583333333333333 0,439 0,531604550275757 Não Significante

309 CONSELHEIRO PENA 3118403 0,673288027361702 0,472222222222222 0,4493 0,531603416527975 Não Significante

310 CAXAMBU 3115508 0,549375 0,486111111111111 0,5592 0,531562037037037 Alto-Alto

311 POTE 3152402 0,558085557368835 0,430555555555556 0,6053 0,53131370430813 Não Significante

312 CARMOPOLIS DE MINAS 3114501 0,644897062462179 0,458333333333333 0,489 0,530743465265171 Não Significante

313 VAZANTE 3171006 0,719161738636833 0,472222222222222 0,4 0,530461320286352 Não Significante

314 SAO GONCALO DO SAPUCAI 3162005 0,673675961715931 0,430555555555556 0,4863 0,530177172423829 Não Significante

315 TRES MARIAS 3169356 0,48615 0,611111111111111 0,492 0,529753703703704 Não Significante

316 COMENDADOR GOMES 3116902 0,552825 0,472222222222222 0,5642 0,529749074074074 Não Significante

317 PIRAPORA 3151206 0,572822294505058 0,708333333333333 0,3074 0,529518542612797 Alto-Alto

318 SAO JOAO DA MATA 3162302 0,694224438523373 0,486111111111111 0,4077 0,529345183211495 Não Significante

319 GOIANA 3127388 0,685863228376517 0,486111111111111 0,4144 0,528791446495876 Não Significante

320 JAPONVAR 3135357 0,657911472525293 0,375 0,5525 0,528470490841764 Não Significante

321 IGUATAMA 3130309 0,660327232191568 0,472222222222222 0,4527 0,528416484804597 Alto-Alto

111

322 OURO PRETO 3146107 0,73231319909659 0,486111111111111 0,3668 0,528408103402567 Não Significante

323 FRUTA DE LEITE 3127073 0,585061724687012 0,527777777777778 0,4723 0,52837983415493 Não Significante

324 BRASILANDIA DE MINAS 3108552 0,669733246887923 0,430555555555556 0,4837 0,527996267481159 Não Significante

325 PLANURA 3151602 0,679382980380143 0,430555555555556 0,473 0,527646178645233 Não Significante

326 CAJURI 3110202 0,505425 0,472222222222222 0,6049 0,527515740740741 Não Significante

327 IBIRITE 3129806 0,581612460613448 0,319444444444444 0,681 0,527352301685964 Não Significante

328 AREADO 3104304 0,644699766577743 0,486111111111111 0,4508 0,527203625896285 Não Significante

329 RIO MANSO 3155306 0,640855259522143 0,458333333333333 0,4818 0,526996197618492 Não Significante

330 ITAU DE MINAS 3133758 0,657691477246901 0,527777777777778 0,3948 0,52675641834156 Não Significante

331 DIVINO DAS LARANJEIRAS 3122108 0,594797726392959 0,583333333333333 0,4015 0,526543686575431 Não Significante

332 SAO SEBASTIAO DA VARGEM ALEGRE

3164431 0,699856619229895 0,486111111111111 0,3932 0,526389243447002 Não Significante

333 CARMESIA 3113800 0,631386581924945 0,486111111111111 0,4605 0,525999231012019 Não Significante

334 PRATINHA 3153004 0,640314924525414 0,388888888888889 0,5485 0,525901271138101 Não Significante

335 URUANA DE MINAS 3170479 0,677793794299163 0,375 0,5247 0,525831264766388 Não Significante

336 BARAO DE MONTE ALTO 3105509 0,685947703422682 0,5 0,3902 0,525382567807561 Não Significante

337 FERROS 3125903 0,663070969589898 0,430555555555556 0,4823 0,525308841715151 Não Significante

338 VEREDINHA 3171071 0,626275229448196 0,458333333333333 0,4912 0,525269520927177 Não Significante

339 NATERCIA 3144409 0,701513189593801 0,375 0,4988 0,525104396531267 Não Significante

340 ACUCENA 3100500 0,658476222680958 0,430555555555556 0,4861 0,525043926078838 Não Significante

341 BUENO BRANDAO 3109105 0,467775 0,472222222222222 0,6334 0,524465740740741 Não Significante

342 JORDANIA 3136504 0,569932511448261 0,486111111111111 0,5173 0,524447874186457 Não Significante

343 SAO FRANCISCO DE PAULA 3161205 0,675953549706594 0,472222222222222 0,4244 0,524191923976272 Não Significante

344 MORADA NOVA DE MINAS 3143500 0,701635647438691 0,597222222222222 0,2736 0,524152623220304 Não Significante

345 ANDRADAS 3102605 0,63255 0,527777777777778 0,4119 0,524075925925926 Não Significante

346 CRISTAIS 3120201 0,721297129492386 0,319444444444444 0,5308 0,523847191312277 Não Significante

347 CURVELO 3120904 0,53175 0,527777777777778 0,5118 0,523775925925926 Não Significante

348 SERITINGA 3166402 0,688030005302862 0,361111111111111 0,5202 0,523113705471324 Não Significante

112

349 PIRANGA 3150802 0,473625 0,555555555555556 0,5395 0,522893518518519 Não Significante

350 MACHADO 3139003 0,725593189649061 0,347222222222222 0,495 0,522605137290428 Não Significante

351 SAO GERALDO DO BAIXIO 3161650 0,75145 0,402777777777778 0,4129 0,522375925925926 Não Significante

352 CONCEICAO DO RIO VERDE 3117702 0,555375 0,583333333333333 0,4277 0,522136111111111 Não Significante

353 PRATA 3152808 0,719555975377018 0,472222222222222 0,3746 0,522126065866413 Alto-Alto

354 PIRAPETINGA 3151107 0,639579961783743 0,486111111111111 0,4398 0,521830357631618 Não Significante

355 PARAGUACU 3147204 0,53865 0,402777777777778 0,624 0,521809259259259 Não Significante

356 ESPIRITO SANTO DO DOURADO 3124401 0,713036384044602 0,430555555555556 0,4216 0,521730646533386 Não Significante

357 SAO FRANCISCO DE SALES 3161304 0,714134832825192 0,444444444444444 0,4066 0,521726425756546 Não Significante

358 CONCEICAO DO PARA 3117603 0,711196436866393 0,513888888888889 0,3393 0,521461775251761 Não Significante

359 MATUTINA 3141207 0,673946989253145 0,430555555555556 0,4598 0,5214341816029 Não Significante

360 HELIODORA 3129202 0,544425 0,430555555555556 0,5873 0,520760185185185 Não Significante

361 CATAS ALTAS 3115359 0,672355161781656 0,263888888888889 0,6232 0,519814683556848 Não Significante

362 UBAPORANGA 3170057 0,636528335974695 0,527777777777778 0,3951 0,519802037917491 Não Significante

363 CONGONHAS DO NORTE 3118106 0,628715615281446 0,472222222222222 0,4583 0,519745945834556 Não Significante

364 SAO GERALDO DA PIEDADE 3161601 0,571056455280214 0,319444444444444 0,6678 0,519433633241553 Não Significante

365 MONTE AZUL 3142908 0,574356654655888 0,527777777777778 0,4558 0,519311477477889 Não Significante

366 CONGONHAL 3117900 0,664436472525293 0,472222222222222 0,421 0,519219564915838 Não Significante

367 TARUMIRIM 3168408 0,600523862765847 0,527777777777778 0,4274 0,518567213514542 Não Significante

368 OLIVEIRA FORTES 3145703 0,42285 0,666666666666667 0,4652 0,518238888888889 Não Significante

369 PARAOPEBA 3147402 0,694066409409905 0,486111111111111 0,3745 0,518225840173672 Não Significante

370 MORRO DA GARCA 3143609 0,691361652527992 0,569444444444444 0,2926 0,517802032324146 Não Significante

371 AMPARO DO SERRA 3102506 0,650140863473662 0,375 0,5277 0,517613621157887 Não Significante

372 SANTA CRUZ DO ESCALVADO 3157401 0,493125 0,416666666666667 0,6427 0,517497222222222 Não Significante

373 BRAS PIRES 3108701 0,619840732856643 0,375 0,5553 0,516713577618881 Não Significante

374 SANTA MARIA DO SUACUI 3158201 0,57454176057897 0,486111111111111 0,4889 0,516517623896694 Não Significante

375 ONCA DE PITANGUI 3145802 0,51075 0,527777777777778 0,5103 0,516275925925926 Não Significante

113

376 ITAPAGIPE 3133402 0,683860720330599 0,430555555555556 0,4332 0,515872091962052 Não Significante

377 MONTE SANTO DE MINAS 3143203 0,547725 0,541666666666667 0,4582 0,515863888888889 Não Significante

378 FRANCISCO SA 3126703 0,635698945340247 0,375 0,5365 0,515732981780082 Alto-Baixo

379 TAPARUBA 3168051 0,652311746910846 0,375 0,5196 0,515637248970282 Não Significante

380 SAPUCAI-MIRIM 3165404 0,5133 0,472222222222222 0,5606 0,515374074074074 Não Significante

381 CRISTALIA 3120300 0,635843747440381 0,5 0,4096 0,51514791581346 Não Significante

382 PIRAJUBA 3150703 0,561825 0,513888888888889 0,4691 0,514937962962963 Não Significante

383 PEDRALVA 3149101 0,655181731026643 0,486111111111111 0,4027 0,514664280712585 Alto-Alto

384 SAO JOAO DAS MISSOES 3162450 0,548946452935323 0,541666666666667 0,4532 0,514604373200663 Não Significante

385 SAO SEBASTIAO DO MARANHAO 3164506 0,497791802506824 0,527777777777778 0,5174 0,514323193428201 Não Significante

386 PEDRA AZUL 3148707 0,640527729060657 0,486111111111111 0,4151 0,513912946723923 Não Significante

387 DOM SILVERIO 3122702 0,645101243666005 0,319444444444444 0,577 0,513848562703483 Não Significante

388 MARIPA DE MINAS 3140209 0,714048971853755 0,291666666666667 0,5355 0,513738546173474 Alto-Baixo

389 CAMPO FLORIDO 3111408 0,514575 0,527777777777778 0,4984 0,513584259259259 Não Significante

390 SAO TIAGO 3165008 0,614008014835658 0,402777777777778 0,5236 0,513461930871145 Não Significante

391 BOM JESUS DA PENHA 3107604 0,60195 0,319444444444444 0,6184 0,513264814814815 Não Significante

392 GOVERNADOR VALADARES 3127701 0,710557982517448 0,430555555555556 0,3985 0,513204512691001 Não Significante

393 MESQUITA 3141702 0,677069197479247 0,430555555555556 0,4319 0,513174917678267 Não Significante

394 DOM BOSCO 3122470 0,622486738636833 0,375 0,5409 0,512795579545611 Não Significante

395 NOVO CRUZEIRO 3145307 0,565436286260444 0,430555555555556 0,5412 0,512397280605333 Não Significante

396 VIRGEM DA LAPA 3171600 0,557616731262953 0,513888888888889 0,4653 0,512268540050614 Não Significante

397 CARANAIBA 3113107 0,597087136456073 0,541666666666667 0,3979 0,512217934374246 Não Significante

398 SAO JOSE DO MANTIMENTO 3163607 0,701514389646993 0,444444444444444 0,3893 0,511752944697146 Não Significante

399 CONCEICAO DA BARRA DE MINAS 3115201 0,658901044290331 0,361111111111111 0,5131 0,511037385133814 Não Significante

400 ALFENAS 3101607 0,763886384044602 0,319444444444444 0,4486 0,510643609496349 Não Significante

401 CONQUISTA 3118205 0,467175 0,583333333333333 0,4809 0,510469444444444 Não Significante

402 CONCEICAO DAS PEDRAS 3117207 0,668450074409674 0,430555555555556 0,4324 0,510468543321743 Não Significante

114

403 SAO BRAS DO SUACUI 3160900 0,50895 0,513888888888889 0,5063 0,509712962962963 Não Significante

404 VESPASIANO 3171204 0,546572294505059 0,541666666666667 0,4393 0,509179653723908 Não Significante

405 PONTO DOS VOLANTES 3152170 0,549063457143178 0,430555555555556 0,5473 0,508973004232911 Não Significante

406 CRUZEIRO DA FORTALEZA 3120706 0,768842666001085 0,319444444444444 0,4386 0,50896237014851 Alto-Baixo

407 CORDISBURGO 3118908 0,630879719180556 0,416666666666667 0,4791 0,508882128615741 Não Significante

408 BANDEIRA 3105202 0,507908646448228 0,430555555555556 0,5858 0,508088067334594 Não Significante

409 PORTEIRINHA 3152204 0,49785 0,583333333333333 0,4429 0,508027777777778 Não Significante

410 VIRGINOPOLIS 3171808 0,592557632854953 0,472222222222222 0,4589 0,507893285025725 Não Significante

411 CARMO DE MINAS 3114105 0,507 0,555555555555556 0,4607 0,507751851851852 Alto-Alto

412 OLIMPIO NORONHA 3145505 0,706286271035679 0,361111111111111 0,4554 0,507599127382263 Não Significante

413 MARIA DA FE 3139904 0,637019346787742 0,430555555555556 0,4544 0,507324967447766 Não Significante

414 SAO FRANCISCO 3161106 0,589948238248608 0,486111111111111 0,4458 0,507286449786573 Não Significante

415 SAO JOAO DO ORIENTE 3162609 0,666040330580243 0,416666666666667 0,4372 0,50663566574897 Não Significante

416 CAMPANARIO 3110806 0,650702934597194 0,472222222222222 0,3967 0,506541718939805 Não Significante

417 PIEDADE DOS GERAIS 3150406 0,676520093103911 0,430555555555556 0,4125 0,506525216219822 Não Significante

418 BARROSO 3105905 0,669781330180263 0,486111111111111 0,3632 0,506364147097125 Alto-Alto

419 WENCESLAU BRAZ 3172202 0,714074797372193 0,305555555555555 0,4981 0,505910117642583 Alto-Alto

420 URUCANIA 3170503 0,734034974309787 0,375 0,408 0,505678324769929 Alto-Baixo

421 TOMBOS 3169208 0,674872752833592 0,375 0,467 0,505624250944531 Alto-Baixo

422 DIVISOPOLIS 3122454 0,54962594374355 0,5 0,467 0,50554198124785 Não Significante

423 CARRANCAS 3114600 0,619037340011739 0,402777777777778 0,4944 0,505405039263172 Não Significante

424 RIO POMBA 3155801 0,548175 0,416666666666667 0,5507 0,505180555555556 Não Significante

425 RIO PARDO DE MINAS 3155603 0,644665053577773 0,486111111111111 0,3841 0,504958721562961 Não Significante

426 PERIQUITO 3149952 0,648156186129304 0,305555555555555 0,5601 0,504603913894953 Não Significante

427 LARANJAL 3138005 0,593324250903188 0,486111111111111 0,4335 0,5043117873381 Não Significante

428 UNIAO DE MINAS 3170438 0,612339315403348 0,486111111111111 0,4144 0,50428347550482 Não Significante

429 GUIDOVAL 3128808 0,611732861110756 0,486111111111111 0,4141 0,503981324073956 Alto-Baixo

115

430 CIPOTANEA 3116308 0,57386676057897 0,486111111111111 0,4518 0,503925957230027 Não Significante

431 SENHORA DOS REMEDIOS 3166204 0,616511286260444 0,375 0,5202 0,503903762086815 Não Significante

432 PAULA CANDIDO 3148301 0,619129491685035 0,555555555555556 0,3368 0,503828349080197 Não Significante

433 MUNHOZ 3143807 0,671149479473193 0,333333333333333 0,507 0,503827604268842 Alto-Alto

434 IMBE DE MINAS 3130556 0,583331267741989 0,458333333333333 0,4695 0,503721533691774 Não Significante

435 LAMBARI 3137809 0,5682 0,527777777777778 0,4147 0,503559259259259 Não Significante

436 CAPINOPOLIS 3112604 0,533025 0,486111111111111 0,4915 0,50354537037037 Não Significante

437 ALVINOPOLIS 3102308 0,664472062462179 0,458333333333333 0,3872 0,503335131931837 Não Significante

438 CAPUTIRA 3112901 0,605116802506824 0,458333333333333 0,4462 0,503216711946719 Não Significante

439 VERISSIMO 3171105 0,677851831452353 0,430555555555556 0,4011 0,503169129002636 Alto-Alto

440 SAO DOMINGOS DAS DORES 3160959 0,627528246397875 0,305555555555555 0,5733 0,502127933984477 Não Significante

441 ITUETA 3134103 0,619978948190469 0,430555555555556 0,4558 0,502111501248675 Não Significante

442 ITAOBIM 3133303 0,61616490284473 0,319444444444444 0,5707 0,502103115763058 Não Significante

443 CLARAVAL 3116407 0,663586738636833 0,430555555555556 0,4115 0,501880764730796 Não Significante

444 ESTIVA 3124500 0,547425 0,430555555555556 0,5263 0,501426851851852 Alto-Alto

445 PEDRO LEOPOLDO 3149309 0,700733364281376 0,319444444444444 0,4827 0,500959269575273 Não Significante

446 DOM JOAQUIM 3122603 0,635844765996367 0,416666666666667 0,4496 0,500703810887678 Não Significante

447 ITABIRITO 3131901 0,682451956398129 0,430555555555556 0,3881 0,500369170651228 Não Significante

448 RAUL SOARES 3154002 0,638679994855655 0,416666666666667 0,4454 0,500248887174107 Não Significante

449 SENHORA DE OLIVEIRA 3166006 0,5373 0,486111111111111 0,4773 0,500237037037037 Não Significante

450 FREI LAGONEGRO 3126950 0,631436963976569 0,430555555555556 0,4387 0,500230839844041 Não Significante

451 AGUAS FORMOSAS 3100906 0,604268096135885 0,527777777777778 0,3673 0,499781957971221 Alto-Baixo

452 FRUTAL 3127107 0,707008721371161 0,361111111111111 0,43 0,499373277494091 Não Significante

453 SANTO ANTONIO DO GRAMA 3160108 0,646043059124512 0,416666666666667 0,4352 0,499303241930393 Alto-Baixo

454 SAO JOSE DO JACURI 3163508 0,412275 0,541666666666667 0,5428 0,498913888888889 Não Significante

455 SANTA JULIANA 3157708 0,701045619078021 0,375 0,42 0,498681873026007 Não Significante

456 PEDRO TEIXEIRA 3149408 0,647175230040948 0,430555555555556 0,4173 0,498343595198834 Não Significante

116

457 PRATAPOLIS 3152907 0,536775 0,458333333333333 0,4995 0,498202777777778 Não Significante

458 NOVORIZONTE 3145372 0,465075 0,472222222222222 0,5573 0,498199074074074 Não Significante

459 SANTA MARIA DE ITABIRA 3158003 0,655465863473662 0,375 0,4636 0,498021954491221 Não Significante

460 ANDRELANDIA 3102803 0,647991883515176 0,430555555555556 0,4143 0,497615813023577 Não Significante

461 ALVARENGA 3102209 0,673507374398778 0,430555555555556 0,3864 0,496820976651445 Não Significante

462 AGUAS VERMELHAS 3101003 0,603067969825001 0,486111111111111 0,4012 0,496793026978704 Não Significante

463 'PINGO-D''AGUA' 3150539 0,649761458031999 0,416666666666667 0,4229 0,496442708232888 Não Significante

464 JACUI 3134806 0,683067932826883 0,416666666666667 0,389 0,49624486649785 Não Significante

465 ENTRE RIOS DE MINAS 3123908 0,506775 0,486111111111111 0,4949 0,495928703703704 Alto-Baixo

466 SAO GERALDO 3161502 0,49095 0,430555555555556 0,5662 0,495901851851852 Não Significante

467 FRANCISCOPOLIS 3126752 0,658427862479015 0,361111111111111 0,4675 0,495679657863376 Não Significante

468 CAMPOS GERAIS 3111606 0,706823774592593 0,375 0,4052 0,495674591530864 Não Significante

469 CARMO DA CACHOEIRA 3113909 0,635389563600311 0,527777777777778 0,3235 0,495555780459363 Não Significante

470 BICAS 3106903 0,649297129492386 0,319444444444444 0,5175 0,495413857978944 Não Significante

471 JEQUITINHONHA 3135803 0,649683737295614 0,430555555555556 0,4053 0,495179764283723 Não Significante

472 MIRAI 3142205 0,549770999446077 0,541666666666667 0,393 0,494812555370914 Não Significante

473 ARACUAI 3103405 0,611793504604549 0,402777777777778 0,4697 0,494757094127442 Não Significante

474 CONCEICAO DA APARECIDA 3117108 0,71534918460148 0,375 0,3939 0,494749728200493 Não Significante

475 ARACITABA 3103306 0,596189880198187 0,486111111111111 0,4012 0,494500330436433 Não Significante

476 SABINOPOLIS 3156809 0,458175 0,375 0,6494 0,494191666666667 Não Significante

477 NOVA UNIAO 3136603 0,642396082020477 0,263888888888889 0,5762 0,494161656969789 Não Significante

478 DESTERRO DE ENTRE RIOS 3121407 0,54435 0,444444444444444 0,4898 0,492864814814815 Alto-Baixo

479 SERICITA 3166303 0,609779645409937 0,486111111111111 0,3827 0,492863585507016 Alto-Baixo

480 JOSE RAYDAN 3136553 0,579704645409937 0,486111111111111 0,4111 0,492305252173683 Não Significante

481 CONEGO MARINHO 3117836 0,595816802506824 0,430555555555556 0,4455 0,490624119354126 Não Significante

482 BOM SUCESSO 3108008 0,605707700350596 0,277777777777778 0,5879 0,490461826042791 Não Significante

483 CAPETINGA 3112406 0,643374339015619 0,416666666666667 0,411 0,490347001894095 Não Significante

117

484 ESTRELA DALVA 3124609 0,670829927360011 0,430555555555556 0,3696 0,490328494305189 Não Significante

485 FRONTEIRA 3127008 0,660791023973059 0,388888888888889 0,4194 0,489693304287316 Não Significante

486 ROSARIO DA LIMEIRA 3156452 0,555375 0,416666666666667 0,4962 0,489413888888889 Não Significante

487 CARMO DA MATA 3114006 0,663682424675498 0,430555555555556 0,3738 0,489345993410351 Alto-Alto

488 SAO DOMINGOS DO PRATA 3161007 0,615473361789147 0,416666666666667 0,4357 0,489280009485271 Não Significante

489 PONTO CHIQUE 3152131 0,496725 0,458333333333333 0,5127 0,489252777777778 Não Significante

490 CHALE 3116001 0,52305 0,486111111111111 0,4552 0,48812037037037 Não Significante

491 PERDIGAO 3149705 0,535725 0,486111111111111 0,4409 0,487578703703704 Alto-Alto

492 SANTANA DO DESERTO 3158607 0,534525 0,472222222222222 0,4558 0,487515740740741 Não Significante

493 SAO ROQUE DE MINAS 3164308 0,586496325322365 0,333333333333333 0,5415 0,487109886218566 Não Significante

494 PINTOPOLIS 3150570 0,584962397854654 0,527777777777778 0,3483 0,487013391877477 Não Significante

495 RIBEIRAO DAS NEVES 3154606 0,596851991792339 0,527777777777778 0,3362 0,486943256523372 Não Significante

496 SANTA ROSA DA SERRA 3159704 0,768572873269806 0,333333333333333 0,3581 0,48666873553438 Alto-Alto

497 CAMPO DO MEIO 3111309 0,663878549706594 0,430555555555556 0,3655 0,48664470175405 Não Significante

498 PIEDADE DE CARATINGA 3150158 0,60739157705736 0,430555555555556 0,4214 0,486449044204305 Não Significante

499 NAQUE 3144359 0,65476253516581 0,375 0,429 0,486254178388603 Não Significante

500 OLHOS D'ÁGUA 3145455 0,62253724202423 0,458333333333333 0,3769 0,485923525119188 Não Significante

501 SANTO ANTONIO DO AMPARO 3159902 0,720176547128316 0,430555555555556 0,3062 0,485644034227957 Não Significante

502 SENADOR MODESTINO GONCALVES 3165909 0,625660205557449 0,527777777777778 0,3033 0,485579327778409 Não Significante

503 CAMPINA VERDE 3111101 0,650733974198646 0,430555555555556 0,3722 0,484496509918067 Não Significante

504 AGUA BOA 3100609 0,488978949160947 0,472222222222222 0,4915 0,48423372379439 Não Significante

505 SANTANA DE PIRAPAMA 3158508 0,614435925090448 0,416666666666667 0,4195 0,483534197252371 Não Significante

506 CAMBUQUIRA 3110707 0,599778575027967 0,527777777777778 0,323 0,483518784268582 Não Significante

507 BOM JARDIM DE MINAS 3107505 0,509775 0,527777777777778 0,4124 0,483317592592593 Não Significante

508 SANTANA DOS MONTES 3159100 0,56059176057897 0,583333333333333 0,3051 0,483008364637435 Não Significante

509 CATAGUASES 3115300 0,570225 0,527777777777778 0,351 0,483000925925926 Não Significante

510 SAO PEDRO DO SUACUI 3164100 0,599434401226393 0,319444444444444 0,5299 0,482926281890279 Não Significante

118

511 SILVIANOPOLIS 3167400 0,660669872301974 0,375 0,4116 0,482423290767325 Não Significante

512 CAPIM BRANCO 3112505 0,655515977362021 0,486111111111111 0,304 0,481875696157711 Não Significante

513 CORONEL MURTA 3119500 0,633184751814026 0,430555555555556 0,38 0,481246769123194 Não Significante

514 CALDAS 3110301 0,497325 0,472222222222222 0,4736 0,481049074074074 Não Significante

515 SANTA MARIA DO SALTO 3158102 0,591585215285913 0,486111111111111 0,365 0,480898775465675 Não Significante

516 CAMPOS ALTOS 3111507 0,630017073340685 0,388888888888889 0,4218 0,480235320743191 Não Significante

517 MIRABELA 3142007 0,564710794101219 0,305555555555555 0,5691 0,479788783218925 Não Significante

518 JOAO PINHEIRO 3136306 0,5586 0,569444444444444 0,3109 0,479648148148148 Alto-Alto

519 MIRAVANIA 3142254 0,597315094112733 0,375 0,4661 0,479471698037578 Não Significante

520 COROACI 3119203 0,639135519825734 0,486111111111111 0,3115 0,478915543645615 Alto-Baixo

521 SETUBINHA 3165552 0,594564666649463 0,416666666666667 0,4254 0,478877111105377 Não Significante

522 CORONEL PACHECO 3119609 0,491325 0,527777777777778 0,4164 0,478500925925926 Não Significante

523 SAO JOAO DO MANHUACU 3162559 0,614904031735347 0,430555555555556 0,3899 0,478453195763634 Não Significante

524 PRESIDENTE BERNARDES 3153103 0,538125 0,388888888888889 0,5083 0,478437962962963 Não Significante

525 IJACI 3130408 0,640530357481985 0,375 0,4194 0,478310119160662 Não Significante

526 ARICANDUVA 3104452 0,4704 0,472222222222222 0,4915 0,478040740740741 Não Significante

527 DESTERRO DO MELO 3121506 0,653730357481985 0,319444444444444 0,459 0,477391600642143 Não Significante

528 IBIRACI 3129707 0,690051360664137 0,208333333333333 0,5334 0,477261564665824 Não Significante

529 MARIANA 3140001 0,652335361340883 0,319444444444444 0,4565 0,476093268595109 Não Significante

530 CHACARA 3115904 0,518475 0,472222222222222 0,4373 0,475999074074074 Não Significante

531 ITAVERAVA 3133907 0,584884151591366 0,486111111111111 0,3564 0,475798420900826 Não Significante

532 ITAMBE DO MATO DENTRO 3132800 0,426825 0,375 0,6244 0,475408333333333 Não Significante

533 ALBERTINA 3101409 0,5214 0,347222222222222 0,5576 0,475407407407407 Não Significante

534 IPANEMA 3131208 0,629228633922184 0,375 0,4219 0,475376211307395 Não Significante

535 TUPACIGUARA 3169604 0,516225 0,486111111111111 0,4231 0,475145370370371 Não Significante

536 MINAS NOVAS 3141801 0,506087924980747 0,527777777777778 0,3915 0,475121900919508 Não Significante

537 ANTONIO CARLOS 3102902 0,485625 0,541666666666667 0,3975 0,474930555555556 Não Significante

119

538 FERNANDES TOURINHO 3125804 0,604775469638279 0,416666666666667 0,4023 0,474580712101649 Não Significante

539 SANTANA DA VARGEM 3158300 0,717495442766406 0,375 0,3304 0,474298480922135 Não Significante

540 NOVA MODICA 3144904 0,578885406062315 0,375 0,4678 0,473895135354105 Não Significante

541 NOVA BELEM 3144672 0,555178284259689 0,208333333333333 0,6551 0,472870539197674 Não Significante

542 BOM REPOUSO 3107901 0,503325 0,486111111111111 0,4284 0,472612037037037 Alto-Alto

543 ARCEBURGO 3104106 0,56205 0,319444444444444 0,5357 0,472398148148148 Não Significante

544 CANAA 3111705 0,687865246357678 0,305555555555555 0,4233 0,472240267304411 Não Significante

545 PEQUERI 3149507 0,5325 0,486111111111111 0,3981 0,472237037037037 Não Significante

546 COIMBRA 3116704 0,5559 0,319444444444444 0,5392 0,471514814814815 Não Significante

547 LIMEIRA DO OESTE 3138625 0,497625 0,444444444444444 0,4716 0,471223148148148 Não Significante

548 INHAPIM 3130903 0,60887602631795 0,263888888888889 0,5384 0,470388305068946 Não Significante

549 CANDEIAS 3112000 0,67406852564502 0,486111111111111 0,2503 0,470159878918711 Não Significante

550 MATHIAS LOBATO 3171501 0,714715246357678 0,319444444444444 0,3763 0,470153230267374 Alto-Baixo

551 CAMACHO 3110400 0,66949165963176 0,416666666666667 0,3235 0,469886108766142 Não Significante

552 GUIMARANIA 3128907 0,515025 0,472222222222222 0,4215 0,469582407407408 Alto-Baixo

553 BOTUMIRIM 3108503 0,488775 0,486111111111111 0,4336 0,46949537037037 Não Significante

554 SAO MIGUEL DO ANTA 3163805 0,510225 0,527777777777778 0,3704 0,469467592592593 Não Significante

555 IBITIURA DE MINAS 3129905 0,50595 0,458333333333333 0,4438 0,469361111111111 Não Significante

556 PESCADOR 3150000 0,656285488419938 0,430555555555556 0,3207 0,469180347991831 Não Significante

557 CATAS ALTAS DA NORUEGA 3115409 0,565667342622552 0,569444444444444 0,2712 0,468770595688999 Não Significante

558 FUNILANDIA 3127206 0,514125 0,430555555555556 0,4616 0,468760185185185 Não Significante

559 SANTA HELENA DE MINAS 3157658 0,521163702596128 0,416666666666667 0,4682 0,468676789754265 Alto-Baixo

560 JEQUITIBA 3135704 0,488925 0,486111111111111 0,4308 0,468612037037037 Não Significante

561 BURITIS 3109303 0,697959837046644 0,430555555555556 0,2759 0,468138464200733 Não Significante

562 LAGAMAR 3137106 0,694483296785733 0,430555555555556 0,279 0,46801295078043 Não Significante

563 ENGENHEIRO NAVARRO 3123809 0,587369134600575 0,402777777777778 0,4136 0,467915637459451 Alto-Baixo

564 DIVISA ALEGRE 3122355 0,477 0,597222222222222 0,3293 0,467840740740741 Não Significante

120

565 MARLIERIA 3140308 0,50985 0,430555555555556 0,4629 0,467768518518519 Não Significante

566 MARTINS SOARES 3140530 0,630956602260243 0,486111111111111 0,2848 0,467289237790451 Alto-Baixo

567 SAO BENTO ABADE 3160801 0,5217 0,430555555555556 0,4473 0,466518518518519 Não Significante

568 CONCEICAO DE IPANEMA 3117405 0,611553910328655 0,375 0,4129 0,466484636776218 Não Significante

569 CAMPESTRE 3111002 0,660856813261116 0,319444444444444 0,4177 0,466000419235187 Não Significante

570 ITANHOMI 3133204 0,455025 0,486111111111111 0,4559 0,465678703703704 Não Significante

571 FELISBURGO 3125606 0,538940103132819 0,486111111111111 0,3717 0,46558373808131 Não Significante

572 SAO VICENTE DE MINAS 3165305 0,535425 0,388888888888889 0,4685 0,464271296296296 Não Significante

573 ALTO CAPARAO 3102050 0,641278360753056 0,263888888888889 0,4874 0,464189083213982 Alto-Baixo

574 SAO SEBASTIAO DO ANTA 3164472 0,637436286260444 0,263888888888889 0,4908 0,464041725049778 Não Significante

575 BUGRE 3109253 0,692118006553332 0,152777777777778 0,5447 0,463198594777036 Não Significante

576 ARGIRITA 3104403 0,570975 0,430555555555556 0,3879 0,463143518518519 Não Significante

577 JAMPRUCA 3135076 0,642323517402794 0,375 0,3706 0,462641172467598 Não Significante

578 DOM CAVATI 3122504 0,569771895070742 0,416666666666667 0,4011 0,462512853912469 Não Significante

579 IBIRACATU 3129657 0,45825 0,513888888888889 0,414 0,462046296296296 Não Significante

580 SANTANA DO MANHUACU 3158904 0,582358726907706 0,430555555555556 0,3712 0,461371427487754 Não Significante

581 BRAUNAS 3108800 0,598835997101186 0,263888888888889 0,5211 0,461274961996692 Não Significante

582 SAO PEDRO DA UNIAO 3163904 0,53265 0,361111111111111 0,4891 0,460953703703704 Alto-Alto

583 BERIZAL 3106655 0,505725 0,430555555555556 0,4465 0,460926851851852 Não Significante

584 PEDRA BONITA 3148756 0,566128310417037 0,527777777777778 0,2881 0,460668696064938 Alto-Baixo

585 SANTO ANTONIO DO RIO ABAIXO 3160504 0,666036618466247 0,305555555555555 0,41 0,460530724673934 Não Significante

586 SEM-PEIXE 3165560 0,599867580122205 0,319444444444444 0,4618 0,46037067485555 Não Significante

587 CARMO DO RIO CLARO 3114402 0,672787575318252 0,472222222222222 0,2356 0,460203265846825 Não Significante

588 SANTA RITA DE JACUTINGA 3159308 0,410625 0,527777777777778 0,4404 0,459600925925926 Não Significante

589 ABADIA DOS DOURADOS 3100104 0,661314799700506 0,277777777777778 0,439 0,459364192492761 Não Significante

590 CAPELA NOVA 3112208 0,621820812124629 0,375 0,3811 0,459306937374876 Não Significante

591 DATAS 3121001 0,666765639984543 0,416666666666667 0,294 0,45914410221707 Não Significante

121

592 ESTRELA DO SUL 3124807 0,53835 0,611111111111111 0,2279 0,45912037037037 Alto-Baixo

593 GUARACIAMA 3128253 0,602623148261348 0,375 0,3955 0,457707716087116 Não Significante

594 CAREACU 3113602 0,629233960716512 0,263888888888889 0,4789 0,457340949868467 Não Significante

595 PAVAO 3148509 0,567111860043525 0,541666666666667 0,262 0,456926175570064 Alto-Baixo

596 INHAUMA 3131000 0,543225 0,305555555555555 0,5199 0,456226851851852 Não Significante

597 PIEDADE DE PONTE NOVA 3150208 0,638098256220989 0,402777777777778 0,3278 0,456225344666256 Não Significante

598 JEQUITAI 3135605 0,653375696733358 0,416666666666667 0,2982 0,456080787800008 Não Significante

599 CARVALHOS 3114808 0,508875 0,486111111111111 0,3709 0,45529537037037 Não Significante

600 ORIZANIA 3145877 0,665041477246902 0,375 0,3248 0,4549471590823 Alto-Baixo

601 BIAS FORTES 3106804 0,612088409342407 0,375 0,377 0,454696136447469 Não Significante

602 TIMOTEO 3168705 0,553875 0,541666666666667 0,2666 0,454047222222222 Não Significante

603 ARINOS 3104502 0,570874834987328 0,430555555555556 0,3605 0,453976796847628 Não Significante

604 ALPERCATA 3101805 0,62291357498317 0,375 0,3638 0,45390452499439 Não Significante

605 SAO JOSE DO DIVINO 3163300 0,63817451821547 0,375 0,3478 0,45365817273849 Não Significante

606 SARDOA 3165503 0,499125 0,486111111111111 0,3753 0,453512037037037 Não Significante

607 SALTO DA DIVISA 3157104 0,565781492852593 0,208333333333333 0,5833 0,452471608728642 Não Significante

608 ANTONIO DIAS 3103009 0,678076737334653 0,319444444444444 0,3596 0,452373727259699 Não Significante

609 SAO JOAO DA PONTE 3162401 0,523894671584517 0,527777777777778 0,3042 0,451957483120765 Não Significante

610 GLAUCILANDIA 3127354 0,623945418089697 0,375 0,3543 0,451081806029899 Não Significante

611 VARGEM ALEGRE 3170578 0,618285021944305 0,416666666666667 0,318 0,450983896203657 Não Significante

612 PASSA-VINTE 3147808 0,629818690455002 0,277777777777778 0,4447 0,450765489410927 Não Significante

613 IPUIUNA 3131505 0,718166206584617 0,361111111111111 0,2729 0,450725772565243 Não Significante

614 MINDURI 3141900 0,482325 0,486111111111111 0,3827 0,450378703703704 Não Significante

615 ICARAI DE MINAS 3130051 0,558708891624246 0,263888888888889 0,5282 0,450265926837711 Não Significante

616 RIACHINHO 3154457 0,662111961154522 0,333333333333333 0,3535 0,449648431495952 Não Significante

617 LIBERDADE 3138500 0,44715 0,472222222222222 0,4273 0,448890740740741 Não Significante

618 SANTA CRUZ DE SALINAS 3157377 0,512475 0,375 0,4582 0,448558333333333 Não Significante

122

619 JANUARIA 3135209 0,545134755118507 0,375 0,4251 0,448411585039502 Não Significante

620 VOLTA GRANDE 3172103 0,509175 0,486111111111111 0,3493 0,44819537037037 Não Significante

621 RIO PARANAIBA 3155504 0,56835 0,430555555555556 0,3449 0,447935185185185 Não Significante

622 LAGOA DOS PATOS 3137304 0,38175 0,569444444444444 0,3913 0,447498148148148 Não Significante

623 NOVO ORIENTE DE MINAS 3145356 0,565442342622552 0,319444444444444 0,4569 0,447262262355665 Não Significante

624 COLUNA 3116803 0,576722798598853 0,444444444444444 0,3193 0,446822414347766 Não Significante

625 NEPOMUCENO 3144607 0,531975 0,402777777777778 0,4042 0,446317592592593 Não Significante

626 MONTEZUMA 3143450 0,581059669239626 0,375 0,3827 0,446253223079876 Não Significante

627 GONZAGA 3127503 0,4461 0,375 0,5167 0,445933333333333 Não Significante

628 SANTO ANTONIO DO JACINTO 3160306 0,602161034598884 0,319444444444444 0,4159 0,44583515968111 Não Significante

629 FRANCISCO BADARO 3126505 0,450225 0,444444444444444 0,4419 0,445523148148148 Não Significante

630 NACIP RAYDAN 3144201 0,600917342622552 0,263888888888889 0,4716 0,445468743837147 Não Significante

631 ANGELANDIA 3102852 0,478125 0,527777777777778 0,3272 0,444367592592593 Não Significante

632 ALTO RIO DOCE 3102100 0,570611384261379 0,375 0,3868 0,444137128087126 Não Significante

633 GUARACIABA 3128204 0,42135 0,375 0,5341 0,443483333333333 Não Significante

634 PADRE CARVALHO 3146255 0,46305 0,430555555555556 0,4358 0,443135185185185 Não Significante

635 CANA VERDE 3111903 0,658268875307515 0,277777777777778 0,39 0,442015551028431 Não Significante

636 IRAI DE MINAS 3131604 0,499125 0,402777777777778 0,4239 0,441934259259259 Não Significante

637 PASSABEM 3147501 0,38565 0,430555555555556 0,5095 0,441901851851852 Não Significante

638 MONTALVANIA 3142700 0,538739976053763 0,319444444444444 0,4669 0,441694806832736 Baixo-Baixo

639 JESUANIA 3135902 0,5148 0,416666666666667 0,3924 0,441288888888889 Não Significante

640 UNAI 3170404 0,553725 0,486111111111111 0,2832 0,441012037037037 Não Significante

641 LEANDRO FERREIRA 3138302 0,646126386992874 0,333333333333333 0,3432 0,440886573442069 Não Significante

642 BOM JESUS DO GALHO 3107802 0,622582585326523 0,319444444444444 0,3806 0,440875676590323 Não Significante

643 LAMIM 3137908 0,608200893378976 0,444444444444444 0,2681 0,44024844594114 Não Significante

644 MORRO DO PILAR 3143708 0,595672908664016 0,430555555555556 0,2942 0,440142821406524 Não Significante

645 JOANESIA 3136108 0,617650883197536 0,263888888888889 0,4388 0,440113257362142 Não Significante

123

646 NATALANDIA 3144375 0,697754927360011 0,375 0,2471 0,439951642453337 Não Significante

647 BONITO DE MINAS 3108255 0,430725 0,472222222222222 0,4169 0,439949074074074 Não Significante

648 SILVEIRANIA 3167301 0,640801386992874 0,263888888888889 0,4146 0,439763425293921 Não Significante

649 EUGENOPOLIS 3124906 0,631279491685035 0,416666666666667 0,2706 0,439515386117234 Baixo-Baixo

650 VARGEM BONITA 3170602 0,5073 0,486111111111111 0,3241 0,43917037037037 Baixo-Alto

651 CORREGO DO BOM JESUS 3119906 0,5019 0,319444444444444 0,4961 0,439148148148148 Não Significante

652 ITINGA 3134004 0,585578749785272 0,319444444444444 0,4122 0,439074398076572 Não Significante

653 SERRANOS 3167004 0,48315 0,416666666666667 0,4168 0,438872222222222 Não Significante

654 SAO JOSE DO GOIABAL 3163409 0,478275 0,458333333333333 0,3794 0,438669444444445 Não Significante

655 PEDRAS DE MARIA DA CRUZ 3149150 0,587877234602265 0,263888888888889 0,462 0,437922041163718 Não Significante

656 PORTO FIRME 3152303 0,608107424675498 0,263888888888889 0,4404 0,437465437854796 Não Significante

657 CACHOEIRA DE PAJEU 3102704 0,392325 0,416666666666667 0,5009 0,436630555555556 Não Significante

658 MATA VERDE 3140555 0,575144197479246 0,444444444444444 0,2892 0,43626288064123 Não Significante

659 QUARTEL GERAL 3153707 0,480225 0,361111111111111 0,4669 0,436078703703704 Baixo-Alto

660 DIOGO DE VASCONCELOS 3121704 0,462375 0,319444444444444 0,5263 0,436039814814815 Não Significante

661 RUBIM 3156601 0,558852592993288 0,319444444444444 0,4292 0,435832345812578 Não Significante

662 LONTRA 3138658 0,503475 0,361111111111111 0,4401 0,43489537037037 Não Significante

663 CATUJI 3115458 0,585950831602482 0,361111111111111 0,3554 0,434153980904531 Não Significante

664 MATIPO 3140902 0,572699887498347 0,222222222222222 0,5045 0,43314070324019 Não Significante

665 RIO VERMELHO 3156007 0,552260488419938 0,375 0,3719 0,433053496139979 Não Significante

666 ARANTINA 3103603 0,50115 0,375 0,4216 0,432583333333333 Não Significante

667 CABO VERDE 3109501 0,640827935535889 0,375 0,2793 0,431709311845296 Não Significante

668 SANTANA DE CATAGUASES 3158409 0,4458 0,430555555555556 0,4178 0,431385185185185 Não Significante

669 ITUMIRIM 3134301 0,677425893378976 0,263888888888889 0,3525 0,431271594089288 Não Significante

670 ALAGOA 3101300 0,582208007704317 0,305555555555555 0,3975 0,428421187753291 Não Significante

671 CANTAGALO 3112059 0,608626921942614 0,430555555555556 0,2442 0,427794159166057 Não Significante

672 SAO JOAQUIM DE BICAS 3162922 0,585367547445956 0,416666666666667 0,279 0,427011404704207 Não Significante

124

673 SAO JOSE DA LAPA 3162955 0,5409 0,263888888888889 0,4734 0,426062962962963 Não Significante

674 PEDRA DO ANTA 3148806 0,49695 0,416666666666667 0,3638 0,425805555555556 Não Significante

675 SERRA AZUL DE MINAS 3166501 0,57481253516581 0,319444444444444 0,3815 0,425252326536752 Não Significante

676 MONTE FORMOSO 3143153 0,597116206584617 0,263888888888889 0,4098 0,423601698491169 Não Significante

677 JOAIMA 3136009 0,571602592993288 0,388888888888889 0,3077 0,422730493960726 Não Significante

678 GALILEIA 3127305 0,577551942020517 0,305555555555555 0,383 0,422035832525358 Não Significante

679 RIO PIRACICABA 3155702 0,491775 0,416666666666667 0,3572 0,421880555555556 Não Significante

680 POCRANE 3151909 0,50865 0,263888888888889 0,4899 0,420812962962963 Não Significante

681 INGAI 3130804 0,5403 0,375 0,3458 0,420366666666667 Não Significante

682 BOCAINA DE MINAS 3107208 0,48555 0,333333333333333 0,4378 0,418894444444444 Não Significante

683 CORINTO 3119104 0,657485333170406 0,375 0,2241 0,418861777723469 Não Significante

684 CAPITAO ANDRADE 3112653 0,623350928427243 0,263888888888889 0,3663 0,417846605772044 Não Significante

685 DORES DO TURVO 3123304 0,471975 0,263888888888889 0,5171 0,41765462962963 Não Significante

686 IBERTIOGA 3129400 0,46065 0,319444444444444 0,4727 0,417598148148148 Não Significante

687 BELO ORIENTE 3106309 0,737241275380731 0,263888888888889 0,2507 0,417276721423207 Não Significante

688 SANTA RITA DE CALDAS 3159209 0,547875 0,263888888888889 0,4352 0,41565462962963 Não Significante

689 FAMA 3125200 0,5382 0,305555555555555 0,401 0,414918518518518 Não Significante

690 TAPIRAI 3168200 0,54045 0,305555555555555 0,3971 0,414368518518519 Não Significante

691 VARGEM GRANDE DO RIO PARDO 3170651 0,522225 0,319444444444444 0,3987 0,413456481481482 Baixo-Baixo

692 PAULISTAS 3148400 0,62279176861282 0,486111111111111 0,1311 0,41333429324131 Não Significante

693 GUAPE 3128105 0,5631 0,361111111111111 0,3127 0,412303703703704 Não Significante

694 RESPLENDOR 3154309 0,611998256220989 0,319444444444444 0,3015 0,410980900221811 Não Significante

695 DURANDE 3123528 0,599948844849738 0,333333333333333 0,2933 0,408860726061024 Não Significante

696 RIO ESPERA 3155207 0,38325 0,541666666666667 0,301 0,408638888888889 Não Significante

697 TEIXEIRAS 3168507 0,4965 0,305555555555555 0,4222 0,408085185185185 Não Significante

698 LUISLANDIA 3138682 0,585531963744685 0,263888888888889 0,3743 0,407906950877858 Não Significante

699 ITACAMBIRA 3132008 0,5055 0,458333333333333 0,2566 0,406811111111111 Não Significante

125

700 CARAI 3113008 0,520861034598884 0,430555555555556 0,2642 0,40520553005148 Não Significante

701 PAINEIRAS 3146404 0,661764315403348 0,416666666666667 0,1303 0,402910327356671 Não Significante

702 TABULEIRO 3167905 0,483225 0,277777777777778 0,4426 0,401200925925926 Baixo-Baixo

703 SAO PEDRO DOS FERROS 3164001 0,640930886112177 0,416666666666667 0,1373 0,398299184259615 Baixo-Baixo

704 GRAO MOGOL 3127800 0,487125 0,430555555555556 0,275 0,397560185185185 Não Significante

705 SANTA RITA DE MINAS 3159357 0,681506492852593 0,208333333333333 0,2953 0,395046608728642 Não Significante

706 PALMA 3146701 0,4131 0,430555555555556 0,3386 0,394085185185185 Não Significante

707 RUBELITA 3156502 0,47017566393078 0,263888888888889 0,4443 0,392788184273223 Não Significante

708 JENIPAPO DE MINAS 3135456 0,624716654482038 0,319444444444444 0,229 0,391053699642161 Não Significante

709 CARNEIRINHO 3114550 0,444675 0,444444444444444 0,2794 0,389506481481482 Não Significante

710 ITAIPE 3132305 0,515690611449951 0,263888888888889 0,3837 0,38775983344628 Não Significante

711 ALMENARA 3101706 0,568004927360011 0,375 0,2071 0,383368309120004 Não Significante

712 COMERCINHO 3117009 0,51914315640151 0,375 0,2534 0,38251438546717 Não Significante

713 SANTA BARBARA DO LESTE 3157252 0,664746452935323 0,0416666666666667 0,4408 0,382404373200663 Não Significante

714 PAIVA 3146602 0,47715 0,263888888888889 0,4024 0,381146296296296 Não Significante

715 JURAMENTO 3136801 0,50325 0,319444444444444 0,3188 0,380498148148148 Não Significante

716 IPABA 3131158 0,628770010718522 0,263888888888889 0,2455 0,379386299869137 Não Significante

717 ATALEIA 3104700 0,570500458328534 0,152777777777778 0,4082 0,377159412035437 Baixo-Baixo

718 CORACAO DE JESUS 3118809 0,522200978199065 0,319444444444444 0,2857 0,375781807547836 Não Significante

719 RIBEIRAO VERMELHO 3154705 0,571097294505059 0,263888888888889 0,2825 0,372495394464649 Não Significante

720 MAMONAS 3139250 0,51675 0,263888888888889 0,3329 0,37117962962963 Não Significante

721 SANTA RITA DE IBITIPOCA 3159407 0,4422 0,263888888888889 0,4054 0,370496296296296 Não Significante

722 SANTO ANTONIO DO RETIRO 3160454 0,46125 0,277777777777778 0,3673 0,368775925925926 Não Significante

723 ITURAMA 3134400 0,490875 0,263888888888889 0,3477 0,367487962962963 Não Significante

724 SANTA EFIGENIA DE MINAS 3157500 0,649888067224538 0,152777777777778 0,2789 0,360521948334105 Não Significante

725 MEDEIROS 3141306 0,577275 0,305555555555555 0,1961 0,359643518518518 Não Significante

726 CORDISLANDIA 3119005 0,584111472525293 0,25 0,2329 0,355670490841764 Não Significante

126

727 UBAI 3170008 0,451425 0,263888888888889 0,351 0,355437962962963 Não Significante

728 CHAPADA DO NORTE 3116100 0,422025 0,319444444444444 0,3185 0,353323148148148 Não Significante

729 LADAINHA 3137007 0,534727885775814 0,277777777777778 0,1981 0,336868554517864 Não Significante

730 SANTA BARBARA DO TUGURIO 3157302 0,478725 0,263888888888889 0,2647 0,335771296296296 Não Significante

731 JOSENOPOLIS 3136579 0,430275 0,263888888888889 0,2893 0,327821296296296 Não Significante

732 FORTALEZA DE MINAS 3126307 0,44685 0,263888888888889 0,2653 0,325346296296296 Não Significante

733 OURO VERDE DE MINAS 3146206 0,543683364498153 0,152777777777778 0,2423 0,312920380758643 Baixo-Baixo

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